首页运用GRNN神经网络进行函数逼近，其中，函数样本点: P=[1 2 3 4 5 6 7 8]; T=[0 1 2 3 2 1 2 1]; 要求画出待逼近函数样本和神经网络输出对比图。

运用GRNN神经网络进行函数逼近，其中，函数样本点: P=[1 2 3 4 5 6 7 8]; T=[0 1 2 3 2 1 2 1]; 要求画出待逼近函数样本和神经网络输出对比图。

时间: 2024-12-22 15:12:28 浏览: 59

在Matlab中，我们可以使用Generalized Regression Neural Network (GRNN)来对给定的函数样本进行逼近。首先，我们需要定义数据集`P`和`T`，然后创建一个GRNN模型并训练它。接着，我们可以用该模型预测新的输入值，并将结果与原始数据进行比较，绘制图像。以下是一段示例代码： ```matlab % 定义函数样本点 P = [1 2 3 4 5 6 7 8]'; T = [0 1 2 3 2 1 2 1]'; % 创建GRNN模型 grnnModel = fitrgp(P, T, 'KernelFunction', 'gaussian'); % 预测新数据 newData = linspace(min(P), max(P), 100); % 创建线性空间用于评估 predictedValues = predict(grnnModel, newData); % 绘制原始数据和预测值对比图 figure; plot(P, T, 'o', 'MarkerSize', 8, 'LineWidth', 2, 'DisplayName', 'Original Data'); hold on; plot(newData, predictedValues, '-b', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', 'Neural Network Output'); xlabel('Input (x)'); ylabel('Target (f(x))'); legend('show'); title('Function Approximation with GRNN'); grid on; % 显示图形 disp('Comparison plot has been displayed.'); ``` 这段代码首先创建了一个GRNN模型，然后在新数据上进行预测。`fitrgp`函数用于拟合数据，而`predict`函数则用来生成预测值。最后，我们使用`plot`函数绘制了原始数据点和预测值的对比图。

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