近期在准备美赛,因为比赛需要故重新安装了matlab,在里面想尝试一下神将网络工具箱。就找了一个看起来还挺赏心悦目的函数例子练练手:
y=1+sin(1+pi*x/4)
针对这个函数,我们首先画出其在[-1,8]上的函数图像,这里间隔为0.05.代码为:
- p=[-1:0.05:8]
- t=1+sin(1+pi*p/4)
- plot(p,t,'-')
- title("要逼近的线性函数")
- xlabel(x")
画出的图像如下:
然后我们通过建立神经网络,并且训练,设置训练时间为50.这里采用了四层神经网络。
- net=newff(minmax(p),[4,1],{'tansig''purelin'},'tranlm')
- net=newff(minmax(p),{'tansig','purelin'},'trainlm')
- y1=sim(net,p);
- figure;
- plot(p,1)">',p,y1,':')
- title('未训练网络的输出结果');
- xlabel('时间');
- ylabel('仿真输出--原函数-');
- net.trainParam.epochs=50
- net.trainParam.goal=0.01;
- net=train(net,t);
- y2=sim(net,p);figure;plot(p,'-',':',y2,'--')
- title('训练后网络的输出结果');xlabel('时间');
- ylabel('仿真输出');
- y2=
- title('训练后网络的输出结果');
- xlabel('时间');
- ylabel('仿真输出');
最后训练的结果如下,还是可以接受的