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标题:
神经网络的注意事项
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作者:
fenghuaxl
时间:
2009-9-4 09:32
标题:
神经网络的注意事项
一、神经网络
- L! q' E- O' h, x* [
样本数目不能太少
,
要足够的多。样本要分开，前几个做训练，后几个做检测。初始处理，使初始数据归一，在负一到一之间。
/ B( j0 u- q: Q( V. z+ a. x
初始数据的处理
[pn,minp(
归一后的最小值，最大值
),maxp,tn,mint,]=premnmx
（
pn,tn
为初始数据）。设置训练参数。
0 T/ f: ]( Q( v& x& `
0 C3 O3 a, j. _4 D7 F( i1 e
二、插值拟合
& \& [8 N4 M6 ~" r7 Q; ?7 I) D; F: \
1
、插值得到的是数据点。拟合得到的是多项式。
* ]' W% e `. t) ~; F- \3 r
2
、超定方程组：方程个数大于未知量个数的方程组。
4 M3 `7 I; p; M* A8 @
所以，曲线拟合的最小二乘法要解决的问题，实际上就是求以下超定方程组的最小二乘解的问题
2 z( A2 h a3 J) P
# \& l) j" F; `7 f/ A
$ P& H4 d/ q4 f0 s) v
其中
$ d! @8 S7 N/ J6 \7 W+ @
s! ]9 N- N1 l, t y- |& ?7 I
Ra=y
1 v5 M m/ M, C7 {& w/ @
; ?! h- X. x( l' O% A7 d6 ~ ~
（
3
）
1 @. a* | Y8 v) N! J
6 @: P5 }- x# A; `& F
3
、定理：当
RTR
可逆时，超定方程组（
3
）存在最小二乘解，且即为方程组
1 h& A. Q# B0 N/ T$ K9 k; U
RTRa=RTy
的解：
1 P0 `+ {/ J$ w0 |/ C) w: l
a=(RTR)-1RTy
2 k: H3 `6 p3 d. C2 g3 {# z" W
4
、线性最小二乘拟合
. ~7 u( c5 D" X1 d9 n: X# r5 F
a=polyfit(x,y,m)
0 o& s( t; S( C0 v/ C" j5 u" J- |
a
为输出拟合多项式系数
a=[a1, …am , am+1] (
数组
)
），
X
，
Y
为输入同长度的数组，
m
为拟合多项式次数。
. A& l! Y9 z* R: n! X; J
5
、多项式在
x
处的值
y
可用以下命令计算：
+ d: j8 }" I6 S' N: k( [+ a1 E" g
1 Y; L% o, g. [. D9 V* c0 \7 ~
y=polyval
（
a
，
x
）
" e/ S" q6 d/ L9 _, S
6
、非线性最小二乘拟合：
lsqcurvefit
（‘
fun
’，
x0,xdata,ydata
）用以求含参量
x
（向量）的向量值函数
作者:
wang027
时间:
2009-9-4 09:55
有点泛，能够详细一些就更好了，不过还是挺感谢的
作者:
dolphincc
时间:
2009-9-13 13:07
很好，注意的都总结了一下，省心自己想了。。
作者:
北极熊将军
时间:
2009-9-13 22:07
不太清楚~~~
作者:
北极熊将军
时间:
2009-9-13 22:07
有点难懂！！！
作者:
zengtao880724
时间:
2009-9-26 17:44
很好的啦，下载啦
作者:
大笨象
时间:
2009-9-29 12:59
恩。说的不错。
作者:
杨帆
时间:
2009-10-12 21:10
实用啊，呵呵
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