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
   # b, v3 X, V5 x6 ?# Q# u
2. clear all7 O, ~) v6 k) ], Q  E; x3 t+ M
   
3. x=0:0.1*pi:4*pi;
   \" Z3 e# o$ c% I: O! {
4. y=sin(x);$ e7 X! z\" ?6 m! O* _
   
5. %设定迭代次数
   \" j' p+ E* T2 E
6. net.trainparam.epochs=10000;# c2 d6 [0 q) D% Y9 I% W) O
   
7. %网络初始化
   1 u5 q\" h; N& [9 e\" a* s% K
8. net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});( m$ ^9 `, c: F  x# H- g
   
9. %训练网络
   6 I7 {) m& X6 \! F- c- |8 k5 ~+ ]
10. [net,tr,y1,e]=train(net,x,y);
    , S/ ^$ ~) ~% b& I* E
11. 6 R$ e\" s. P8 J2 O3 Z
    
12. X=0:0.01*pi:4*pi;/ v9 P8 B, r- t7 E& E* ~$ M6 S& g
    
13. %网络泛化
    4 T) S  c7 z- Y, t' r' M# N/ ~
14. y2=sim(net,X);  N3 g1 ~) m( P
    
15. 
    \" o* A8 W! V. h; |& t
16. subplot(2,1,2);- p- z, L7 T! [* y9 N9 Q
    
17. plot(X,y2);7 J) Q; c( y8 K0 G
    
18. title('网络产生')
    4 }( P. @# h' b& E% k& g
19. grid on3 I- ~9 u% y+ ]; h, N& _\" n
    
20. subplot(2,1,1);9 k+ a6 \& g2 l
    
21. plot(x,y,'o');
    ! ^# Y% Q6 B% w
22. title('原始数据')/ a% Q1 B4 `1 h. 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：
& R; B: k/ Z1 R  m" N/ L0 H
4 M* N  {) T# t5 q5 \9 A1.clear all: 清除当前工作区的所有变量。
; S5 J9 E7 n+ t/ @* I! z! p2.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 c) R& t$ R/ Q6 x2 g, Y; {: }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。
- t( p7 r. X) k+ v' v) k4 F# _" \7.X=0:0.01*pi:4*pi;: 创建用于泛化的新输入数据。
$ t5 b3 H: c+ {. W. b$ W1 R" g8.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。
5 I& \! w; b7 E, a1 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。
6 l& z+ s5 T1 q' f! t10.plot(X,y2);: 在第2个子图中绘制神经网络泛化的输出。
' _) z5 ~4 D' e5 ]9 ~/ t11.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。
13.subplot(2,1,1);: 激活第1个子图。
! z4 x: E1 z! ^8 A+ s+ H6 N3 K1 |4 `14.plot(x,y,'o');: 在第1个子图中绘制原始的正弦函数数据。
) Y; u( Y" Y: Z; T15.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。


0 j2 C! ~4 R8 K5 K0 O8 L