matlab 神经网络进行函数逼近

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1. %利用神经网络进行函数逼近
   ( _\" @* {: a; p
2. clear all
   9 r- ^& |1 [$ p- i/ b
3. x=0:0.1*pi:4*pi;
   % G1 `& M' V  g
4. y=sin(x);
   1 ~2 ^* m' l1 V% N
5. %设定迭代次数7 o! B9 u) }9 F\" |
   
6. net.trainparam.epochs=10000;: M6 Y8 B7 W8 x: \7 f( y
   
7. %网络初始化
   1 F' C  p& n1 }2 r5 [& {
8. net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});4 O  c/ ^6 E; X
   
9. %训练网络( ^7 V! E8 t, Q% i
   
10. [net,tr,y1,e]=train(net,x,y);3 p3 u! B6 Z& R; \
    
11. 
    - C& J3 R9 d\" S/ g, ?
12. X=0:0.01*pi:4*pi;
    * \; ^% l! C. S# z\" Z6 \# {$ O5 a6 V
13. %网络泛化' g+ C: u' g6 }; k4 W, a
    
14. y2=sim(net,X);
    1 I# ]' Y% j0 S( x, A+ o* f+ Q
15. 
      z  z/ o& H2 |1 L: j3 x* K
16. subplot(2,1,2);
    # X& p5 L; D6 L; n5 u: Z% `
17. plot(X,y2);
    ' {1 p$ d% H+ w+ {) r
18. title('网络产生')7 z- n! K! ~% q
    
19. grid on\" h/ A2 {! `' N, w  Y/ z1 l# q
    
20. subplot(2,1,1);  }; H6 }0 `% w* j\" N4 V( W
    
21. plot(x,y,'o');! v# E9 i* w# F' P# f% J
    
22. title('原始数据')$ |% t4 H* p' @, d! m! Z
    
23. grid on

复制代码

这段 Matlab 代码使用神经网络逼近了正弦函数。以下是代码的逐行解释：
5 i( t  x0 C" |. z# [. y7 B
, T1 v, @& m& Z8 a2 L1.clear all: 清除当前工作区的所有变量。
6 C  i) L- A" M3 y  K3 M4 J" T2.x=0:0.1*pi:4*pi;: 创建一个包含值从0到4π的正弦函数输入数据。
: m. q( y6 Q7 d% p, A) d& T3.y=sin(x);: 计算对应于输入数据的正弦函数输出。
4.net.trainparam.epochs=10000;: 设定神经网络的训练迭代次数为10000次。
2 X6 M0 x7 U1 K. P' a$ n9 {5.net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});: 创建一个前馈神经网络。[0,4*pi] 指定了输入范围， [8,8,8,8,1] 指定了每个隐藏层的节点数， {'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'} 指定了每一层的激活函数。
6.[net,tr,y1,e]=train(net,x,y);: 训练神经网络。train 函数返回了训练后的网络 net，训练记录 tr，输出 y1 和误差 e。
; o' Y" \  s" T/ q" L7.X=0:0.01*pi:4*pi;: 创建用于泛化的新输入数据。
* x! w# V$ W0 Q% M9 ~5 m4 G8.y2=sim(net,X);: 使用训练好的神经网络对新输入数据进行泛化，得到输出 y2。
9.subplot(2,1,2);: 创建一个2行1列的图形窗口，并激活第2个子图。
: u! }/ v. W. o& @1 G- Y" ^/ T- k4 }10.plot(X,y2);: 在第2个子图中绘制神经网络泛化的输出。
/ R8 h! S" W( i$ R+ m11.title('网络产生'): 设置第2个子图的标题为"网络产生"。
$ u4 H4 R& q: W  s; p& Y/ H, Z4 ~8 C12.grid on: 显示网格。
13.subplot(2,1,1);: 激活第1个子图。
14.plot(x,y,'o');: 在第1个子图中绘制原始的正弦函数数据。
15.title('原始数据'): 设置第1个子图的标题为"原始数据"。
16.grid on: 显示网格。
" n9 A# E, a* x. z  \) a
+ t. O+ @( }' z' ~  ?这段代码首先创建了正弦函数的一些样本数据，然后使用神经网络进行训练，并最后对新数据进行泛化。最后，通过两个子图可视化了原始数据和神经网络泛化的输出。