求bp网络函数逼近程序

liximei

各位大虾：
你好，我想用BP网络完成函数的逼近，解决电流卡片系统模式识别这些问题。但在模拟的过程中其效果不是很好，特此上来求助，谢谢！
我输入样本和目标向量如下：
p=1：1：16; t=[12960 13039 8740 6513 3668 1750 10890 1429 6435 11448 3187 5703 2232 3135 3759 5412];希望通过对网络进行训练，使得网络输出值逐渐向实验值逼近。

suffer

参考http://forum.vibunion.com/thread-840-1-1.html

lxq

1. %%%%%函数逼近%%%%
   
2. clear all;
   
3. clc;
   
4. p=-10:.05:10;
   
5. t=(3+3.*cos(p))/2;
   
6. net=newff(minmax(p),[15 1],{'tansig' 'purelin'},'trainlm');
   
7. net.trainParam.epochs=50;   %训练次数50次；
   
8. net.trainParam.goal=0.01;   %训练目标为误差小于0.01
   
9. net.trainParam.lr=0.01;     %学习速率为0.01
   
10. net=train(net,p,t);           %开始训练网络
    
11. y1=sim(net,p);
    
12. figure(2);
    
13. plot(p,t,'-r',p,y1,'-b','LineWidth',2);
    
14. title('非线性函数逼近');
    
15. xlabel('输出');
    
16. ylabel('时间');
    
17. t1=0:.5:5;
    
18. set(gca,'Ytick',t1);
    
19. cell_string{1}='\fontsize{10}\fontname{宋体}红色为原函数图形';                                                              
    
20. cell_string{2}='\fontsize{10}\fontname{宋体}蓝色为仿真后图形';
    
21. text(1.7,2.7,cell_string);   

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逼近的是一个非线性函数 原理上可以自己用于其他任何非线性函数的逼近