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; P0 F+ g& R0 c) e5 ~
2. clear all0 C\" X+ G' Q5 P% G  G  L9 q2 s
   
3. x=0:0.1*pi:4*pi;# I: b+ v9 ~! K
   
4. y=sin(x);- k9 G  S  @  M; X- n! l6 F6 U
   
5. %设定迭代次数2 x. @+ m7 Z: \  C
   
6. net.trainparam.epochs=10000;8 [+ g; p; T: F/ R7 }, L
   
7. %网络初始化
   2 c\" {* Y; k! K6 Z9 m! u+ V# T
8. net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});
   4 J' K- V2 F% Y9 W. [
9. %训练网络
   + [; t0 v/ [+ `7 b  l$ o% ?
10. [net,tr,y1,e]=train(net,x,y);
    # f1 T$ C4 p: d! P+ N) K9 k
11. 
    , B( s  ^3 l( G8 h
12. X=0:0.01*pi:4*pi;
      v  _; N2 v8 E
13. %网络泛化
    $ R1 T4 i' T- k* Y; g6 E) e/ y\" |
14. y2=sim(net,X);
    - C9 k/ @4 l7 h* z
15. 
    * `\" e5 c- x6 G% d3 h
16. subplot(2,1,2);! g& \3 j( k+ U$ O! I
    
17. plot(X,y2);
    8 X4 ~) D8 g8 x$ `
18. title('网络产生')
    5 M% b& l9 E7 ]' i\" l, K0 I; K$ A
19. grid on0 q  h  p) H/ J7 E/ a# L
    
20. subplot(2,1,1);0 \& V) ^- Z: L7 Y$ d
    
21. plot(x,y,'o');
    ! i2 }- S/ g' [1 e  f8 ^- G. y: }
22. title('原始数据')
    * g6 F7 T\" H+ f: a
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 s& j" _0 n% D/ [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。
% e' S9 t4 J, ^' P2 F7 g4.net.trainparam.epochs=10000;: 设定神经网络的训练迭代次数为10000次。
! W) Z* J3 E0 Y! K- D- E5.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。
) k& d/ Q! {5 u( ?5 v- v2 J1 r8.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。
; X4 d6 `+ d( F0 w/ o* F9.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"。
12.grid on: 显示网格。
% G/ f! D9 n% L$ T13.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。
3 j$ N1 o) B  u# Y15.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。
$ B/ A" ~4 o5 ]$ ^: C7 D