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2 a' \4 T' A' y% q7 _\" _& ^
   
2. clear all
   ' ?\" [$ ^5 |% u
3. x=0:0.1*pi:4*pi;5 ?6 u9 Q% A\" W* C0 ^
   
4. y=sin(x);) W( ^- d! J4 o6 g5 f
   
5. %设定迭代次数3 v, w& ]1 C# U8 g/ k
   
6. net.trainparam.epochs=10000;
   0 N9 y4 }; \4 i# y4 }, L5 I$ m. ^
7. %网络初始化
   ( z* n% I, Y1 d8 t: j
8. net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});  \- b+ Z\" r' s1 P
   
9. %训练网络
   ) W% w% {9 q# c' x( l( r
10. [net,tr,y1,e]=train(net,x,y);6 ~4 s, j9 z$ f' L8 E8 b1 \
    
11. 
    ! L# @$ z* q  n. P
12. X=0:0.01*pi:4*pi;8 Q7 Y3 ]; A  |7 X5 k' F7 N
    
13. %网络泛化; \, K/ H( O# y. q3 x: k( E' R
    
14. y2=sim(net,X);
    6 X/ J) x6 M* n. m( i4 r
15. * C2 c1 v2 C; {$ u6 v9 a
    
16. subplot(2,1,2);
    * H4 P8 q$ m3 W
17. plot(X,y2);8 u+ I& g* y# y) `6 `  c
    
18. title('网络产生')/ A  Z+ P9 d, L
    
19. grid on
    % T% Z3 j\" R, \7 _1 H
20. subplot(2,1,1);
    4 Y\" N6 G5 b( F; A/ L. \7 {9 C
21. plot(x,y,'o');
    ) @/ P% x+ y\" z6 o
22. title('原始数据'). V3 q5 C' H- |
    
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：
. k. s2 q4 K( v+ ?
1.clear all: 清除当前工作区的所有变量。
" X; A& R/ Y6 j/ c0 |: I+ p# y2.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。
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。
) i5 f6 C. y- `% h" w- l; B% h8.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。
, g2 k, e: u6 s9 z5 V10.plot(X,y2);: 在第2个子图中绘制神经网络泛化的输出。
& {# a* q6 l  D  T11.title('网络产生'): 设置第2个子图的标题为"网络产生"。
- [/ G+ P& y6 {0 i- J( H) o. U12.grid on: 显示网格。
13.subplot(2,1,1);: 激活第1个子图。
/ l/ s3 h* C* d14.plot(x,y,'o');: 在第1个子图中绘制原始的正弦函数数据。
# d/ T6 J$ ]4 g7 j15.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。
4 G$ ^8 V, R- D3 T' o
3 M. E# P3 M( w0 L/ V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。
4 M9 w, G. `( |$ V$ V2 ^" o
$ r4 p0 o4 r* s, @. Y