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帮我写这道题代码,运用 GRNN 神经网络进行逼近函数J=2x^6+3x^5-3x^3+x^2+1;选取不同的分布密度spread(大于3个)建立网络,并将它们的网络输出与待逼近函数曲线作比较,画出它们的曲线图。仿真网络,画出spread由0.1到1网络的误差曲线。

时间: 2024-12-22 13:22:32 浏览: 52
要使用GRNN(Gaussian Radial Basis Function Network)神经网络来逼近给定的函数 `J = 2x^6 + 3x^5 - 3x^3 + x^2 + 1`,并且观察不同spread对网络性能的影响,你需要首先安装并设置GRNN工具箱(如果尚未安装)。然后,你可以按照以下步骤编写代码: 1. 安装GRNN工具箱(如果你没有安装): ```matlab % 如果还没有安装,安装GRNN工具箱 if ~exist('grnn', 'dir') addpath(genpath(fullfile(matlabroot, 'toolbox', 'grnn'))); end ``` 2. 导入必要的库和定义函数 `J(x)`: ```matlab import grnn.* function J = func(x) J = 2*x.^6 + 3*x.^5 - 3*x.^3 + x.^2 + 1; end ``` 3. 创建数据集(例如,使用等间距或随机样本点): ```matlab x_data = linspace(-10, 10, 100); % 使用等间距数据 y_data = func(x_data); ``` 4. 初始化GRNN模型并训练: ```matlab spread_values = [0.1:0.1:1]; % 创建不同的spread值 errors = zeros(length(spread_values), 1); for i = 1:length(spread_values) spread = spread_values(i); net = grnn('gaussian', spread, 'inputdim', 1, 'outputdim', 1); % 创建GRNN网络 net = train(net, x_data', y_data'); % 训练网络 y_pred = net(x_data'); % 预测 errors(i) = mean((y_data - y_pred).^2); % 计算误差 end ``` 5. 绘制函数曲线和误差曲线: ```matlab figure; plot(x_data, y_data, 'b-', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', 'Original Function'); hold on; for i = 1:length(spread_values) plot(x_data, net(x_data)', 'Color', ['r' num2str(spread_values(i))], ... 'DisplayName', sprintf('Spread = %.1f', spread_values(i))); end hold off; legend boxoff; figure; plot(spread_values, errors, 'o-'); xlabel('Spread'); ylabel('Mean Squared Error'); title('Error vs Spread'); ``` 现在,你应该有两幅图像:一幅显示了原始函数以及不同spread下的近似曲线,另一幅展示了随着spread增加,网络误差的变化情况。
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