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
   $ u! h. D9 [2 n
2. clear all
   9 J; [; I; s3 |9 N; n\" I& p* ]
3. x=0:0.1*pi:4*pi;
   ( n1 A1 Z( `' Q: `  A
4. y=sin(x);' h* K+ P1 Y4 d2 I
   
5. %设定迭代次数' @5 z\" z5 q8 i3 d8 A+ h( t) Y
   
6. net.trainparam.epochs=10000;. |0 W# z: Y0 c
   
7. %网络初始化
   5 R  F8 ^  E( S+ W- K7 J
8. net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});
   ! R2 K! H9 L2 h\" O  K4 B1 v
9. %训练网络
   3 J9 X5 x/ q- ^. z% C$ t* ]
10. [net,tr,y1,e]=train(net,x,y);* E* N, }! S/ U+ o9 v
    
11. 
    * r7 b& q' \\" i* B( @+ f, T
12. X=0:0.01*pi:4*pi;
    ) a' r( ^+ q* T7 A& u
13. %网络泛化
    ( ]: q- x% W9 h0 |$ E
14. y2=sim(net,X);  j  X; [2 `7 a6 t' g6 b- O3 j
    
15. 
    7 {' ^  h3 ?1 I2 e% K* x
16. subplot(2,1,2);\" m4 C6 z- {\" ^3 |: \
    
17. plot(X,y2);' {7 C7 B4 z/ s( ]1 n0 K' @, H
    
18. title('网络产生')/ f* G. b# j* Q
    
19. grid on% a9 M9 ?; A0 Y9 }\" V6 K0 O
    
20. subplot(2,1,1);) I: P( ?( p3 v, v% S
    
21. plot(x,y,'o');
    4 |) A0 y( C- o+ ]6 S# _
22. title('原始数据')
    0 `$ U  r& [* l# k) y/ Q
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：

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。
& H* a7 Y) }5 y; V$ i) y3.y=sin(x);: 计算对应于输入数据的正弦函数输出。
  k- g- F1 j+ E! M$ t, ^( y4.net.trainparam.epochs=10000;: 设定神经网络的训练迭代次数为10000次。
% |0 f/ h* P" a9 @$ {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。
7.X=0:0.01*pi:4*pi;: 创建用于泛化的新输入数据。
8.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。
( L: W$ c& Q1 g* o0 `8 j9.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。
8 I( z5 c7 p1 J- p9 b4 q7 I. m10.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"。
* s/ Q; W3 u  M, O' K) y2 _' A12.grid on: 显示网格。
13.subplot(2,1,1);: 激活第1个子图。
9 [* J* V4 s# F* T+ b- f14.plot(x,y,'o');: 在第1个子图中绘制原始的正弦函数数据。
( j4 A8 |. U$ a6 h15.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。

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。
, V* o$ u' H# p3 b6 j: \* C) b
' }, v0 y. o+ u/ |$ Q, N