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. r& L2 a( m) _  A+ D, D\" j2 }+ V' @$ u
   
2. clear all
   5 D/ z0 n: N3 |. l
3. x=0:0.1*pi:4*pi;
   ) m) M  N! r4 ~$ |5 }7 h2 l2 ^9 J
4. y=sin(x);
   & Y0 ]& M$ @) C
5. %设定迭代次数
   ; x: T2 o# K3 n8 D
6. net.trainparam.epochs=10000;
   \" j4 e' ]8 k, H; I6 B$ ?/ @' M
7. %网络初始化
   . G0 ~- N8 t2 j4 L* z
8. net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});4 m8 A: b! {8 {* c
   
9. %训练网络\" \% {9 |6 L: v# V, Q0 W
   
10. [net,tr,y1,e]=train(net,x,y);+ T\" ?* ^) ^, L' ?  I# R; k8 ]+ c! y
    
11. 
    - t* G0 D( J6 u  \1 N5 v2 B
12. X=0:0.01*pi:4*pi;
    9 y  t& x- h( N# |( F# ~\" G
13. %网络泛化& }2 M/ i- [2 C. t1 ?' c
    
14. y2=sim(net,X);
    , K- [' R4 c8 y* T6 {' d\" z4 u
15. 6 W% N5 X; G0 G4 x
    
16. subplot(2,1,2);
    5 F* A4 @\" v5 S& i
17. plot(X,y2);
    \" B- {. {% p\" Q7 {' L\" W
18. title('网络产生')
    \" y7 k3 ^' c, ^4 A6 R$ Y0 U
19. grid on
    , ~! F) m! I) K: a. v* C3 `
20. subplot(2,1,1);
    - e2 w9 h) h4 t- q9 \5 E
21. plot(x,y,'o');+ e: Q- X) @' q9 J0 Q
    
22. title('原始数据'), q4 }3 Y) y, d. l\" F) R
    
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：
2 G6 `0 H7 v+ d6 n6 t1 i$ ]: H* ?
1.clear all: 清除当前工作区的所有变量。
6 k  r- e6 e) s% M# X2.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。
1 L, j- A# v- t- j% G5 J+ `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。
: C+ b! m6 o( G5 @% D7.X=0:0.01*pi:4*pi;: 创建用于泛化的新输入数据。
# S* k! M8 `2 |: |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。
/ Y7 |7 v! y7 P  H  }& a10.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。
: L# E1 C# \; B/ s13.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。
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。
5 i5 n' }3 ?7 i; G9 x% m4 D
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。

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