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x=[linspace(0,1,1000);linspace(0.2,0.8,1000)] y=[cos(2*x).*cos(8*x)+x; sin(3*x).*cos(2*x+pi/3)] noise=[sqrt(0.05)*randn(1,1000);sqrt(0.05)*randn(1,1000)] y1=y+[noise;noise]; net=newff(minmax(x),[30,2],{'tansig' 'purelin'},'trainlm'); %建立相应的BP网络 y2=sim(net,x); %对没有训练的网络进行仿真 %训练网络,设定训练时间为3000个单位时间,训练目标的误差小于0.0001 net.trainParam.epochs=3000; net.trainParam.goal=0.0001; %对训练后的网络进行仿真(前500个点进行训练,后500个点没有进行训练) net=train(net,x(:,1:500),y(1,1:500));y3(1,:)=sim(net,x); net=train(net,x(:,1:500),y1(2,1:500));y3(2,:)=sim(net,x); net=train(net,x(:,1:500),y1(3,1:500));y3(3,:)=sim(net,x); %绘出原函数与训练前后的仿真结果 figure(1); subplot(221),plot(x(1,:),y(1,:),'-',x(2,:),y(2,:),'*',x(3,:),y(3,:),'o'),title('y原始图'), xlabel('x'),ylabel('y'),hold on, subplot(222),plot(x(1,:),y1(1,:),'-',x(2,:),y1(2,:),'*',x(3,:),y1(3,:),'o'),title('y加完噪声后的图'), xlabel('x'),ylabel('y'); subplot(223),plot(x(1,:),y2,'-',x(2,:),y2,'*',x(3,:),y2,'o'),title('y没有训练时的图'), xlabel('x'),ylabel('y'); subplot(224),plot(x(1,:),y3(1,:),'-',x(2,:),y3(2,:),'*',x(3,:),y3(3,:),'o'),title('y训练后的图'), xlabel('x'),ylabel('y'),hold on, Error using trainlm (line 109) Output data size does not match net.outputs{2}.size. Error in network/train (line 106) [net,tr] = feval(net.trainFcn,net,X,T,Xi,Ai,EW,net.trainParam); |
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ajitai
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