MATLAB实现基于BP神经网络的SIN函数智能拟合系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB构建前馈神经网络，结合反向传播算法，实现正弦函数的高精度拟合。系统通过学习非线性特征，有效逼近sin函数曲线，适用于函数逼近和神经网络学习场景。

详 情 说 明

基于BP神经网络的SIN函数拟合系统

项目介绍

本项目利用MATLAB实现了基于前馈神经网络和反向传播（BP）算法的正弦函数智能拟合系统。系统通过设计多层感知器网络结构，采用梯度下降方法优化网络权重，能够从输入的角度数据中学习正弦函数的非线性特征，实现对未知数据的准确预测。项目完整覆盖了数据预处理、网络训练、误差反向传播和性能评估等机器学习流程。

功能特性

• 准确拟合：采用BP算法训练神经网络，精确逼近正弦函数波形
• 完整流程：包含数据生成、网络初始化、训练迭代、性能评估全流程
• 可视化分析：提供误差收敛曲线、权重变化趋势和拟合效果对比图
• 量化评估：输出均方误差（MSE）和决定系数（R²）等性能指标
• 泛化测试：使用未见过的测试数据验证模型预测能力

使用方法

1. 运行主程序文件启动系统
2. 系统自动生成训练数据（1000个均匀采样点）和测试数据（200个采样点）
3. 神经网络自动完成训练过程，默认配置为单隐藏层结构
4. 查看生成的图表分析训练效果和拟合精度
5. 获取性能评估指标和测试集预测结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装MATLAB基础模块和神经网络工具箱

文件说明

主程序文件整合了系统的完整功能实现，包括训练与测试数据的生成与预处理、神经网络结构的构建与参数初始化、基于梯度下降法的权重迭代优化过程、训练误差的监控与可视化、模型在测试集上的性能评估指标计算，以及最终拟合效果对比图表的绘制。