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& q$ `0 F& k9 B- t% ]6 f) e
   
2. clear all4 Y; N0 n6 P# k
   
3. x=0:0.1*pi:4*pi;! C) Z1 M! ?/ \; ~2 U$ h
   
4. y=sin(x);
   ; x+ C/ y* K; j3 v5 e+ z
5. %设定迭代次数
   ' Y5 |& L7 B4 K. M\" ?$ O
6. net.trainparam.epochs=10000;6 R7 q4 ?( d5 l2 E5 A9 E, ^
   
7. %网络初始化  l8 M, m\" Y$ x9 B
   
8. net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});
   ! l* u1 j/ ~2 c0 S* Z0 F5 P
9. %训练网络
   4 ?  [) S# w3 j. R9 I\" B
10. [net,tr,y1,e]=train(net,x,y);
    4 m+ N  \. v7 Z; h  V/ q$ \
11. & i( n9 u) @; C8 B0 ]$ f) C/ M
    
12. X=0:0.01*pi:4*pi;
    9 @/ B! W# r( f) h' l6 F1 F
13. %网络泛化
    : [# X9 B& F7 O, ~, m* b) j
14. y2=sim(net,X);
    3 s! d7 x1 G. S5 r5 W
15. 
    , B- b6 Q' w8 v4 D9 N3 W, Z
16. subplot(2,1,2);
    2 Y\" T) [* o, M/ M$ T
17. plot(X,y2);, u/ P# J\" r5 l5 p  _
    
18. title('网络产生')7 a& y. o/ [$ B
    
19. grid on
    % Q; ~3 I' d5 N7 S
20. subplot(2,1,1);
    5 }# P0 k' `! a+ }4 M3 m7 c
21. plot(x,y,'o');
    2 \4 f1 T; @1 _1 w6 E# {: v
22. title('原始数据')
    ' |) k4 Y$ i2 O+ z, u
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：
# J$ U: r2 X" v
1.clear all: 清除当前工作区的所有变量。
2.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。
3.y=sin(x);: 计算对应于输入数据的正弦函数输出。
  w& t3 I& n# e/ n4.net.trainparam.epochs=10000;: 设定神经网络的训练迭代次数为10000次。
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。
8 p, }; T4 ?! o" t: O6.[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。
7.X=0:0.01*pi:4*pi;: 创建用于泛化的新输入数据。
+ D/ P* f2 _/ O/ n) t# O6 _/ v8 v8.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。
10.plot(X,y2);: 在第2个子图中绘制神经网络泛化的输出。
11.title('网络产生'): 设置第2个子图的标题为"网络产生"。
" B; O) K6 `. [, J0 n  O  n  }12.grid on: 显示网格。
0 p& P) M- z! Q7 i. t/ j" _+ h13.subplot(2,1,1);: 激活第1个子图。
6 {1 t6 A! f$ E* |! Z  l( l14.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"。
, ?( c( Q2 _$ g9 C' U7 p! G8 i16.grid on: 显示网格。
* ~9 I1 w  R& }3 Y7 @9 K! y4 }
6 S, ~6 q. ?; `' Y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。

' ?! n! p$ i) T4 p, I( ^