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
   # q; a; i/ _# B5 P* c+ M; D: y
2. clear all9 m8 u- m4 B; |9 b
   
3. x=0:0.1*pi:4*pi;; W, c& }9 n4 E9 f) B0 w
   
4. y=sin(x);
   & ]* C4 f/ s\" U% e0 _\" o  }4 h6 D
5. %设定迭代次数
   / i$ y# d4 `; Y* |
6. net.trainparam.epochs=10000;
   * ~; |3 k8 x. N
7. %网络初始化
   3 r, y) u0 u3 u% J
8. net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});- f4 I8 r, V) J( T5 O4 n6 M
   
9. %训练网络& q8 s: @/ a/ _, f5 R6 M! _
   
10. [net,tr,y1,e]=train(net,x,y);4 V8 N% f+ M: w/ s% v
    
11. ) j- Z' I; y$ X' \
    
12. X=0:0.01*pi:4*pi;4 m: [7 `. I, i- Q+ h
    
13. %网络泛化% t8 b# T& q2 v! {
    
14. y2=sim(net,X);
    ! k+ d\" X- q1 X
15. 
    * t' C( [1 _4 j) o7 Z
16. subplot(2,1,2);
    # i; ^, H- N0 Y# ]% z1 i5 O
17. plot(X,y2);
    ! E  T) o2 ]\" H- R
18. title('网络产生')
    : f2 Y* u* X\" i: W& N5 k
19. grid on
    * N, D$ g( d5 H: |
20. subplot(2,1,1);3 w# W- M) z1 ?; Q1 Q; C
    
21. plot(x,y,'o');
    & U. t% Y0 e9 R0 G, b, P
22. title('原始数据')
    5 y& ]6 {5 P# @$ 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：
0 d5 q' v  p/ y# J4 V' }
, x" F' }* N$ o" {- l: E1.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。
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. D. P. X7 Z" O" m1 w7.X=0:0.01*pi:4*pi;: 创建用于泛化的新输入数据。
% C( Q) }3 K( U2 y: z2 ?( N8.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。
4 [4 H! F7 o  q; n6 Z+ \" H10.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。
6 {5 Z4 i  v  j$ e/ E' y+ ~6 e13.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"。
. q9 L0 J8 Q2 S5 O- {4 x9 i16.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。


* S7 ~! o6 X& F