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
   + g( b2 C$ A0 Z+ H5 s2 L3 e
2. clear all
   \" R% y. E' v  h  z7 V- n
3. x=0:0.1*pi:4*pi;
   . a9 F4 C4 _9 s; J
4. y=sin(x);
     \% }* K& w5 q4 F& r$ b7 k
5. %设定迭代次数
   \" n+ f$ o: @# I4 R; B/ A
6. net.trainparam.epochs=10000;+ W' _7 T, T3 ]
   
7. %网络初始化: D/ n8 T1 x- v. E# O( o\" p
   
8. net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});
   9 z7 e; l  {9 V$ K/ w& C, B; m: l2 D
9. %训练网络\" r' l: R& ]+ @\" x
   
10. [net,tr,y1,e]=train(net,x,y);& F2 b8 N6 X- ?% E) }
    
11. / W' a- L% y' |/ R
    
12. X=0:0.01*pi:4*pi;7 \6 V$ L/ h3 l( @5 M' S
    
13. %网络泛化  G. L: Y7 {, k
    
14. y2=sim(net,X);1 g# \0 f% B3 I7 q6 T
    
15. 
    3 y/ B! g/ n& G
16. subplot(2,1,2);: K' p& |1 a( k
    
17. plot(X,y2);) C* R. R2 a: ]\" W, @/ \
    
18. title('网络产生')
    5 r! @7 L, r; T& n0 e4 M
19. grid on4 i& m: y/ y  B% B: ?
    
20. subplot(2,1,1);4 |7 x$ J# t4 y0 D+ b5 _2 v/ b
    
21. plot(x,y,'o');
    2 ?* t9 r# P# Z7 l. r
22. title('原始数据')3 E0 ?# ]4 o: K& p
    
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：

- a/ x! A% T$ x: y" Q1.clear all: 清除当前工作区的所有变量。
4 u% b3 S6 q( ~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。
4.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。
, T8 J4 u6 J- t; Q6.[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。
6 n4 j( `, C9 H6 }3 M/ T7.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。
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。
5 v# z* C/ p' A  r10.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"。
$ T' @7 M! `/ b2 q* `5 H5 o5 \: I12.grid on: 显示网格。
! j- p! g1 r" z3 x% {13.subplot(2,1,1);: 激活第1个子图。
9 ?$ O5 h7 s" `2 ~. @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。
1 J6 w. P2 ]8 `: V; S  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。