CMAC神经网络拟合sinx函数MATLAB代码实现

该资源提供了一个使用CMAC (Cerebellar Model Articulation Controller) 神经网络对y=sinx函数进行曲线拟合的MATLAB源程序。程序包括了初始化参数、计算预测值、权重更新以及结果展示等关键步骤。 在MATLAB中，CMAC神经网络是一种模仿人脑小脑功能的模型，常用于控制任务和函数拟合。这个源码主要涉及以下知识点： 1. **CMAC神经网络**：CMAC神经网络是一种动态记忆系统，由多个内存单元组成，每个单元对应一个特定的输入模式。网络的输出是所有激活单元权重的累加。在本例中，它用于拟合y=sinx的周期性函数。 2. **初始化**：程序首先清空工作空间并设定一些关键参数，如最大循环次数（max）、重复覆盖区域的内存个数（c）、需要的输入数据个数（data）、内存个数（mem）、误差精确度（error）和调整步长（alpha）。随机初始权重（w）分配给每个内存单元。 3. **数据生成**：使用循环生成y=sinx的训练数据，其中x值从0到2π（360度）均匀分布，然后计算对应的sinx值。 4. **内存地址计算**：对于每个输入数据点，程序计算对应的CMAC内存地址。这涉及到将输入数据映射到内存空间的过程，通过循环和整数上界函数（ceil）来完成。 5. **权重更新**：在每次迭代中，根据输入数据和当前误差计算权重更新。如果误差小于预设阈值（error），则跳过这次迭代；否则，所有单元的权重都按照调整步长（alpha）进行更新。 6. **循环与训练**：外层的for循环（m=1:max）代表整个训练过程，内层循环用于计算输出和更新权重。在训练过程中，CMAC网络逐步学习并调整权重以减小预测值与实际值之间的误差。 7. **结果显示**：最后，使用MATLAB的plot函数绘制原始数据（红色）、CMAC网络的预测值（绿色）以及误差（蓝色）的图形，直观地展示拟合效果。 这个源程序展示了如何利用MATLAB实现CMAC神经网络，并将其应用到非线性函数拟合的问题中。通过不断调整权重，CMAC网络能够逐渐逼近y=sinx函数的形状，从而达到曲线拟合的目的。对于理解和实践神经网络，特别是CMAC网络的使用，这个源代码是一个很好的学习材料。