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6 j. e0 M5 |: t* ]+ D; B
   
2. clear all
   5 n  n; W- h9 M8 {* S
3. x=0:0.1*pi:4*pi;5 R# e9 E9 z6 ]# ]  d9 G% J
   
4. y=sin(x);
   \" F+ W3 Y9 q( ]( q) `
5. %设定迭代次数- H3 F( X, l0 j
   
6. net.trainparam.epochs=10000;
   ; J/ _0 @' T$ ~1 ^
7. %网络初始化
   9 M$ L$ X# g0 ?  G+ T+ q
8. net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});
   % l/ h# K\" w7 t! n# l
9. %训练网络9 |# ~# i0 _! g7 [, _\" u/ s+ q
   
10. [net,tr,y1,e]=train(net,x,y);1 j; z3 S$ [5 y% b# F3 m6 {
    
11. 0 \1 H) }% u8 _$ n
    
12. X=0:0.01*pi:4*pi;3 G8 O2 D  n$ P; l+ [
    
13. %网络泛化, J$ g. c1 c' w# v: X7 C: G
    
14. y2=sim(net,X);
    3 b! g' W7 q( e% E8 _- ^
15. 
    7 p# m( Q1 n4 \7 r: l, U
16. subplot(2,1,2);
    ) K, g$ @7 l2 A4 f9 R) ~\" C* t2 N
17. plot(X,y2);
    ; Y3 U\" `' A0 P\" e( X8 |( l; [
18. title('网络产生'); n- s7 {3 M' G' Q
    
19. grid on5 g  W3 H+ {9 c
    
20. subplot(2,1,1);; `\" D/ B% X- P
    
21. plot(x,y,'o');6 x0 f1 a, p! C3 R( {
    
22. title('原始数据')) A% c* S) x& \( W
    
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：
# m- M) x( U$ K9 t1 _4 w
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。
" M0 E1 W- I7 M1 r) h9 E/ o. w3.y=sin(x);: 计算对应于输入数据的正弦函数输出。
+ ^* i# e+ h) X: _! h4.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。
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。
( X, g8 U  }' r9 d; U11.title('网络产生'): 设置第2个子图的标题为"网络产生"。
; o1 r! c9 e% \$ P! |7 R12.grid on: 显示网格。
13.subplot(2,1,1);: 激活第1个子图。
, c* ~+ W0 f7 u14.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。

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。
8 q/ N- c+ c8 p5 [5 }