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
     g/ t: X$ v( h! Z  p
2. clear all
   \" L' L+ I9 M; J
3. x=0:0.1*pi:4*pi;
   5 z\" Z: ^: s+ F7 K. ~
4. y=sin(x);- Z/ u2 ^7 v  ^& v. a
   
5. %设定迭代次数, M- c( K8 \$ n2 J  d6 r1 r
   
6. net.trainparam.epochs=10000;* P! j' M! \3 f! z
   
7. %网络初始化0 V% [( U( l% u; I+ z, Z7 n
   
8. net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});
   - S; W8 G; z3 u8 {
9. %训练网络
   6 u& \; a\" `; }
10. [net,tr,y1,e]=train(net,x,y);* @, c: J% }/ t- O
    
11. $ I) d0 w, H  n\" S\" z# L
    
12. X=0:0.01*pi:4*pi;
    ; Q/ a2 Q$ }- s% w1 e; e) T; U
13. %网络泛化
    ; D2 p; p  X$ _3 J( x: }, f
14. y2=sim(net,X);
      {  Y  a3 j( M4 m! H\" j% A
15. 3 n/ H: p9 @0 V1 M, O' S) h( Y
    
16. subplot(2,1,2);
    3 H( d% n  `4 p7 c' z8 z) U3 ]
17. plot(X,y2);+ D7 }9 M/ u3 d0 `
    
18. title('网络产生')& q. X\" q% X/ f4 v+ T9 k; G
    
19. grid on
    6 N. D6 b' @! p) G5 @\" S\" l( Q
20. subplot(2,1,1);
    . o) Y: i- P' E$ X, a2 |. M; ~
21. plot(x,y,'o');
    : J: q- Q5 n4 Q1 F! |7 t
22. title('原始数据')/ Z! _3 Y/ r' Y# }9 `
    
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：

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。
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。
) ~" n& y, N% n  \7.X=0:0.01*pi:4*pi;: 创建用于泛化的新输入数据。
! X) i, s; ~5 f! H. S& 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。
! N4 p! x! ^4 w" s6 h9.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。
1 {3 ]4 @8 O" V7 i; K+ B10.plot(X,y2);: 在第2个子图中绘制神经网络泛化的输出。
0 @, v6 y0 U# _1 b8 y+ N11.title('网络产生'): 设置第2个子图的标题为"网络产生"。
1 E/ E' {- s1 m' M# e12.grid on: 显示网格。
13.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"。
5 s1 Q( E, ?! m$ }+ \( K) X$ {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。

3 l& d5 L, s$ n8 r7 [: Z