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
   ) r6 s: r# X( E' L4 [
2. clear all
   - A9 B8 R* p: k5 M\" T) A/ c3 M
3. x=0:0.1*pi:4*pi;5 |4 V1 O. j& O2 z
   
4. y=sin(x);/ A# R6 b' L+ X- q# _2 z: Q
   
5. %设定迭代次数$ N  T# T. s  m/ F3 I1 |$ K8 @
   
6. net.trainparam.epochs=10000;
   . o: h: z/ E3 h3 [
7. %网络初始化
   & V3 C3 y& f' G
8. net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});\" N# d  m/ y\" L0 m, y0 i1 q
   
9. %训练网络( ]( N; x% M: g! |! I+ F& [
   
10. [net,tr,y1,e]=train(net,x,y);
    ; w2 W' A3 W1 s4 _# [
11.   u4 C7 F' G8 j6 C4 G
    
12. X=0:0.01*pi:4*pi;
    7 j7 k0 V\" T; V0 a& W$ U, K
13. %网络泛化, w( t/ Y8 E/ u
    
14. y2=sim(net,X);
    : h\" Q3 a: s9 a6 i$ E2 q% ]! G
15. 1 H9 g  W2 `+ E& f8 ?: y
    
16. subplot(2,1,2);
    # s, c5 d9 ]\" l! I
17. plot(X,y2);
    . c3 k' x4 D, L0 u
18. title('网络产生')2 u4 ?2 `: _# y3 @. `
    
19. grid on9 m, s/ g& s4 a: \& I3 d' U
    
20. subplot(2,1,1);
    4 D: x( i+ B4 _4 K. F. Y/ u
21. plot(x,y,'o');
    1 s\" L4 u& n2 B! D+ ~4 _% i9 \7 `1 w
22. title('原始数据')\" S# |3 [3 I: l
    
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 F) b- R/ K- s$ O3 V
- F) C( h- Y9 ?' F3 O, f1.clear all: 清除当前工作区的所有变量。
5 I1 W$ t0 I; _' z. O6 w2.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。
2 m- b9 j9 n8 U0 r0 t1 Q6 x5 b" r3.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。
7 Z% Q, O( @2 Z/ [6 ], ~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。
4 K* X5 x: E& V# `: `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。
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。
# `1 N- y3 R; K) y# w& z% W$ A1 U+ s, m8 E13.subplot(2,1,1);: 激活第1个子图。
; X- A$ b8 Q) C$ Z14.plot(x,y,'o');: 在第1个子图中绘制原始的正弦函数数据。
1 p" s" L, ^6 D5 P# p. W3 W15.title('原始数据'): 设置第1个子图的标题为"原始数据"。
) e2 O/ x  E, M. a2 N16.grid on: 显示网格。
9 C9 a/ q' S* `8 a0 O/ f7 A
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。
+ C6 P. T$ g2 z) i# u
5 s. C1 M+ y& l. C. v7 ~: b( Y0 b