matlab中如何用神经网络求得数据拟合函数？用MATLAB神经网络进行函数拟合后，拟合的函数表达式有吗？神经网络一般是没有表达式的哈，但是只要你的参数每次都给的一样，在多次运行后它的多次结果会有一定的相似，这就是我们可以用它做拟合后的预测的原理，因为神经网络一般每次初始值都是随机值，所以结果也会有区别的。在表达拟合函数的时候，我们只要要列出它的参数取值及拟合模型即可，例如BP中的losig模型，
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2023-10-30 23:20:49
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目标线 训练误差变化曲线 训练误差变化曲线(每次不同) 实验2: BP网络用于曲线拟合 要求设计一个简单的BP网络，实现对非线性函数的逼近。通过改变该函数的参数以及BP网络隐层神经元的数目，来观察训练时间以及训练误差的变化情况。 Step1: 将要逼近的非线性函数设为正弦函数 k = 1; p = [-1:.05:1];t = sin(k*pi*p);plot(p,t,'-')title('要逼近
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2023-10-25 23:00:10
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一、实例 下面我们以一个神经网络为例，讲解TensorFlow的运行方式。在这个例子中，我们构造一个满足一元二次函数 y = ax 2 +b的原始数据，然后构建一个最简单的神经网络，仅包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。通过 TensorFlow 将隐藏层和输出层的 weights 和biases 的值学习出来，看看随着训练次数的增加，损失值是不是不断在减小import tensorflow
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2024-01-27 23:17:46
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问题提出在前面 “深度学习代码实践（四）- 从0搭建一个神经网络：感知机与激活函数”的博文分享中，提到， 神经网络的本质是：通过参数与激活函数来拟合特征与目标之间的真实函数关系。单层网络只能做线性分类任务，两层神经网络可以无限逼近任意连续函数。这里提到的“用两层神经网络可以无限逼近任意连续函数”。 那么神经网络是不是真的能够逼近任何函数？我用 Tensorflow 做了一个实验， 以一个
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2024-04-26 10:26:44
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函数介绍newlind——设计一个线性层 newlind函数返回的net已经训练完毕，不需要再自行调用train函数训练最小二乘法演示 newlind拟合直线x=-5:5;
y1=3*x-7; % 直线方程
randn('state',2); % 设置种子，便于重复执行
y=y1+randn(1,length(y1))*1
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2023-09-03 11:48:42
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本文只是个人学习神经网络时记下的一些笔记。1.train函数用法 2.newp函数用法：3.sim函数 在matlab中提供了sim函数，对于神经网络进行仿真，格式：[y,pf,af,perf]=sim(net,p,pi,ai,t)或者[y,pf,af]=sim(net,{qts},pi,ai) 4.plotpv函数 plotpc函数：用于绘制
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2023-09-06 16:24:23
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·基于BP神经网络的分段函数连续优化问题 文章目录摘要：一、问题描述1、创建正态分布样本（断点处为
2、BP神经网络拟合分段函数并连续化3、最小二乘法拟合并得到方程4、结论：5、思考 摘要：有些优化问题中的目标函数或者约束函数是分段函数，该类函数不具有连续性和可微性，也即不符合非线性规划问题求解的最优性条件，因而传统的梯度类算法难以求解此类优化问题。利用神经网络较强的非线性映
1.CNN卷积神经网络（1）代码import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.data as Data
import torchvision # 数据库模块
import matplotlib.pyplot as plt
torch.manual_seed(1) # reproducible
# Hyper Para
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2024-04-08 21:49:35
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**标题: MATLAB神经网络拟合函数**
**摘要**：神经网络作为一种强大的机器学习工具，可以用于函数的拟合。本文将介绍如何使用MATLAB神经网络工具箱来拟合函数，并提供相应的代码示例。我们将使用一个简单的正弦函数作为案例，通过神经网络的训练，得到一个能够近似拟合该函数的模型。同时，我们也将展示拟合效果的饼状图。
**关键词**：MATLAB，神经网络，拟合函数，正弦函数，代码示例
原创
2023-12-17 06:59:03
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一、简介及打开方式 cftool工具箱可以将数据点拟合成曲线或曲面并直观显示出图像。能实现多种类型的线性、非线性曲线/面拟合。 有两种方式打开cftool：(1)在命令行窗口输入"cftool"并回车；(2)在MATLAB的"APP"选项栏中找到"Curve Fitting"程序打开即可。二、使用方法1、数据导入 界面左
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2023-08-18 22:52:42
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MATLAB软件提供了基本的曲线拟合函数的命令。曲线拟合就是计算出两组数据之间的一种函数关系，由此可描绘其变化曲线及估计非采集数据对应的变量信息。 1.线性拟合函数：regress() 调用格式： b = regress(y,X) [
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2023-10-25 15:20:49
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MATLAB神经网络之各函数介绍 绘制三维图形 clear all; [x,y]=meshgrid(-8:0.1:8); z=sinc(x); mesh(x,y,z);效果图如下 set(gcf, color , w );设置图形窗口背景为白色 修改z的赋值 clear all; [x,y]=meshgrid(-10:0.3:10); r=sqrt(x.^2+y.^2)+eps; z=sin(r)
作者：MATLAB技术联盟 , 刘冰 , 郭海霞著2.3 曲线拟合MATLAB神经网络超级学习手册在科学和工程领域，曲线拟合的主要功能是寻求平滑的曲线来最好地表现带有噪声的测量数据，从这些测量数据中寻求两个函数变量之间的关系或者变化趋势，最后得到曲线拟合的函数表达式y=f(x)。一般来说，使用多项式进行数据拟合会出现数据振荡，而Spline插值的方法可以得到很好的平滑效果，但是关于该插值方法有太多
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2024-03-02 10:57:25
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首先是大名鼎鼎的regressregress（Y,X,alpha）其中alpha可省略，省略时为0.05.简单来说，这里的y指的就是对应的函数值,注意是列向量（如果是行向量要转置),x是自变量的取值（每一列为一组），注意因为考虑常数项，所以要在原x前加上一列全为1举个简单的例子:m=[234 237 239 280 290]
x=[3.13 3.15 3.18 3.19 3.23]
y=[87.5
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2023-12-12 19:04:42
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利用BP神经网络进行函数拟合摘要关键词问题描述算法设计结果分析与讨论结论Python源代码 摘要数据拟合是在假设模型结构已知的条件下最优确定模型中未知参数使预测值与数据吻合度最高，本文选取线性项加激活函数组成一个非线性模型，利用神经网络算法最优确定模型中的未知参数，利用随机搜索的方式确定函数模型，从而达到很好的拟合效果关键词BP神经网络 随机搜索 随机重启 参数优化 数据拟合 RELU问题描述数
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2023-09-28 20:58:23
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前言本文介绍利用matlab的人工神经网络App进行简单的训练和拟合对于我们来说，这是一个黑箱子，具体原理无需知晓，只要知道需要输入什么，能够得到什么就行了。需要输入数据：input和target，这是两个矩阵能够得到：input和target之间的函数关系。有了这个映射关系，就能用任意输入数据来预测输出数据。例如通过地理位置、时间、城市教育水平等等数据，来预测房价房价和（地理位置、时间、城市教育
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2023-07-27 20:17:11
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# MATLAB神经网络拟合sin函数
在机器学习和神经网络领域，拟合(sin)函数是一个常见的练习。在本文中，我们将使用MATLAB来实现一个简单的神经网络，以拟合(sin)函数的曲线。
## 了解sin函数
首先，让我们简要了解下(sin)函数。(sin)函数是一个周期性函数，其图像在每个周期内呈现正弦曲线的形状。在数学上，(sin)函数的定义如下：
```markdown
f(x)
原创
2023-08-24 22:52:36
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作者：Daniel时间：2020年7月30日写给Matlab小白的教程。如果你已经安装了Matlab，手头有一堆Matlab教程，面对书中一堆术语和命令不知所措，那么，请看本教程，从零开始，快速上手。1 本文要点初等代数计算：求函数值，求代数方程的根；画函数图像；代数运算符号：+、、*，/，sqrt，^；常数: pi命令：roots, fplot.
Karl最近对Matlab产生了浓厚的兴趣，刚刚
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2023-12-15 10:01:44
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简介大家好，我最近刚发完论文可以稍稍放松一段时间，之前就发现越来越多的人在学习神经网络的知识，而且有些同学对其也是十分推崇。其实也不奇怪，哈哈，结合当今地时代背景，不管是在什么领域，大家都希望我们身边地东西变得越来越智能，比如手机，电脑等，甚至像像华为公司开发地鸿蒙系统，把日常地电器和手机连接在一起，从而向用户提供更智能地服务。 （给文章加点图，要不然都是文字太难看了，侵权删） 但是如何才能让我们
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2023-11-06 20:19:04
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现象毕设：基于BP神经网络的网络病毒预测模型 发现对历年数据进行拟合，拟合效果非常好，甚至已经和原始数据基本没有差别。如图（拟合误差不超过0.3%） 但是预测误差却大的吓人。 如图（最大甚至超过300%，不过刚开始误差基本控制在30%以内） 由于刚刚开始使用神经网络，对神经网络还存在一些误解甚至一些神化。我在今天以前一直认为“随着拟合精度的提高，预测的精度也会随着一起提高”而事实却给我了一
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2023-08-01 16:39:26
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