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下面是一个使用MATLAB进行神经网络建模的案例,该案例涉及使用神经网络来逼近一个未知系统的输入输出关系。这个案例与您提到的学习资料中的实例类似,但我会简化并解释每个步骤。 案例背景 假设我们有一组输入和输出数据,我们希望通过建立一个神经网络模型来逼近这些数据之间的关系。 数据准备 输入数据(p): 一个包含21个点的向量,范围从-1到1。 输出数据(t): 对应输入的21个点的输出值。
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下面是一个使用 MATLAB 进行神经网络建模的案例,该案例涉及使用神经网络来逼近一个未
知系统的输入输出关系。这个案例与您提到的学习资料中的实例类似,但我会简化并解释每
个步骤。
### 案例背景
假设我们有一组输入和输出数据,我们希望通过建立一个神经网络模型来逼近这些数据之间
的关系。
### 数据准备
- 输入数据(`p`): 一个包含 21 个点的向量,范围从-1 到 1。
- 输出数据(`t`): 对应输入的 21 个点的输出值。
### 步骤
1. **清理工作区**:
```matlab
clear % 清除工作区中的变量
clc % 清除命令窗口
```
2. **定义输入和输出向量**:
```matlab
p = -1:0.1:1; % 输入向量
t = [ % 输出向量
-0.900000000000000 -0.512103410827941 -0.121255676474001 0.267845642388767 ...
0.643294017047086 0.948882086657216 1.164533404907227 1.265081967213115 ...
1.248808848170152 1.115802522473453 0.880617536022125 0.585261363648987 ...
0.248815840708014 -0.128783093261719 -0.498046875000000
-0.828521728515625 ...
-1.098816833496094 -1.296997070312500 -1.397674560546875
-1.377685546875000 ...
-1.207977294921875];
```
3. **创建神经网络**:
```matlab
% 使用 feedforwardnet 函数创建前馈神经网络
net = feedforwardnet([10]); % 创建一个具有 10 个隐层神经元的网络
```
4. **配置网络**:
```matlab
net.trainParam.epochs = 7000; % 设置训练的最大迭代次数
net.trainParam.goal = 1e-4; % 设置训练的目标误差
net.trainParam.lr = 0.15; % 设置学习率
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