新手请教：如何修改BP算法用于函数逼近 的几个参数

1)把区间改为[-2,2]
2)函数f(x)从自由衰减换成阻尼衰减
3)噪音改为有正有负


Matlab程序如下：

%function main()
SamNum=100;                                      % 训练样本数
TestSamNum=101;                                  % 测试样本数
HiddenUnitNum=10;                                % 隐节点数
InDim=1;                                         % 样本输入维数
OutDim=1;                                        % 样本输出维数

% 根据目标函数获得样本输入输出
rand('state',sum(100*clock))
NoiseVar=0.1;
Noise=NoiseVar*rand(1,SamNum);
SamIn=8*rand(1,SamNum)-4;
SamOutNoNoise=1.1*(1-SamIn+2*SamIn.^2).*exp(-SamIn.^2/2);
SamOut=SamOutNoNoise+Noise;

TestSamIn=-4:0.08:4;
TestSamOut=1.1*(1-TestSamIn+2*TestSamIn.^2).*exp(-TestSamIn.^2/2);

figure
hold on
grid
plot(SamIn,SamOut,'k+')
plot(TestSamIn,TestSamOut,'k--')
xlabel('Input  x');
ylabel('Output  y');

pause

MaxEpochs=20000;                          % 最大训练次数
lr=0.003;                                 % 学习率
E0=0.5;                                   % 目标误差

W1=0.2*rand(HiddenUnitNum,InDim)-0.1;     % 输入层到隐层的初始权值
B1=0.2*rand(HiddenUnitNum,1)-0.1;         % 隐节点初始偏移
W2=0.2*rand(OutDim,HiddenUnitNum)-0.1;    % 隐层到输出层的初始权值
B2=0.2*rand(OutDim,1)-0.1;                % 输出层初始偏移

W1Ex=[W1 B1];                             % 输入层到隐层的初始权值扩展
W2Ex=[W2 B2];                             % 隐层到输出层的初始权值
    
SamInEx=[SamIn' ones(SamNum,1)]';         % 样本输入扩展
ErrHistory=[];                            % 用于记录每次权值调整后的训练误差
for i=1:MaxEpochs
    % 正向传播计算网络输出
    HiddenOut=logsig(W1Ex*SamInEx);
    HiddenOutEx=[HiddenOut' ones(SamNum,1)]';
    NetworkOut=W2Ex*HiddenOutEx;
        
    % 停止学习判断
    Error=SamOut-NetworkOut;
    SSE=sumsqr(Error)
        
    % 纪录每次权值调整后的训练误差
    ErrHistory=[ErrHistory SSE];
        
    if SSE<E0,break,end
        
    % 计算反向传播误差
    Delta2=Error;
    Delta1=W2'*Delta2.*HiddenOut.*(1-HiddenOut);
        
    % 计算权值调节量
    dW2Ex=Delta2*HiddenOutEx';
    dW1Ex=Delta1*SamInEx';
        
    % 权值调节
    W1Ex=W1Ex + lr*dW1Ex;
    W2Ex=W2Ex + lr*dW2Ex;
        
    % 分离隐层到输出层的权值，以便后面使用
    W2=W2Ex(:,1:HiddenUnitNum);
end
  
 % 显示计算结果
 i
 W1=W1Ex(:,1:InDim)
 B1=W1Ex(:,InDim+1)
 W2
 B2=W2Ex(:,1+HiddenUnitNum);
 
 pause
 % 测试
 TestHiddenOut=logsig(W1*TestSamIn+repmat(B1,1,TestSamNum));
 TestNNOut=W2*TestHiddenOut+repmat(B2,1,TestSamNum);
 plot(TestSamIn,TestNNOut,'b-')
 % 绘制学习误差曲线
 figure
 hold on
 grid
 [xx,Num]=size(ErrHistory);
 plot(1:Num,ErrHistory,'k-');