神经网络拟合.txt

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x=0:0.5:10;y=0.12*exp(-0.213*x)+0.54*exp(-0.17*x).*sin(1.23*x);
x0=[0:0.1:10];y0=0.12*exp(-0.213*x0)+0.54*exp(-0.17*x0).*sin(1.23*x0);
net=newff([0,10],[5,1],{'tansig','tansig'});
net.trainParam.epochs=1000;%设置最大步数
net=train(net,x,y);%训练神经网络
figure;y1=sim(net,x0);plot(x,y,'o',x0,y0,'-',x0,y1,':');


[net.IW{1} net.LW{2,1}'] %隐层权值和输出层权值