📄 approach.m
字号:
%利用神经网络进行函数逼近
clear all
x=0:0.1*pi:4*pi;
y=sin(x);
%设定迭代次数
net.trainparam.epochs=10000;
%网络初始化
net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});
%训练网络
[net,tr,y1,e]=train(net,x,y);
X=0:0.01*pi:4*pi;
%网络泛化
y2=sim(net,X);
subplot(2,1,2);
plot(X,y2);
title('网络产生')
grid on
subplot(2,1,1);
plot(x,y,'o');
title('原始数据')
grid on
⌨️ 快捷键说明
复制代码
Ctrl + C
搜索代码
Ctrl + F
全屏模式
F11
切换主题
Ctrl + Shift + D
显示快捷键
?
增大字号
Ctrl + =
减小字号
Ctrl + -