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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
7 @* V& r9 [/ z0 d! w! O, ]
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。
2 [0 \8 e9 T% U* W) w
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。
3 n$ `8 b4 b! w& P! v7 q
1 z2 B( ]7 D# x. `9 c# b/ u
二、插值拟合
3 d0 t% [$ b1 P& e0 X1 |
1
、插值得到的是数据点。拟合得到的是多项式。
! p5 U" n) C3 o: d7 P+ G/ W0 t1 b$ F
2
、超定方程组：方程个数大于未知量个数的方程组。
* `) j! P8 F, K6 u8 U- J! e$ t
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
5 R2 x, j/ T/ A1 b
* t5 h$ F7 q3 }* V9 C4 ]
" x2 z+ |$ \8 f* W6 j9 ^8 d
其中
7 q0 N' v' _, P! B
! E8 T+ l# o9 \* C' `
Ra=y
( v+ H- ]- ^+ g# D) c0 T9 \6 Y
* k9 _. k, q# \7 U0 v! h$ D7 D
（
3
）
& t3 Z8 v$ T6 R$ t" z3 j4 y
" K: m/ s" q& m, P
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
/ T& }3 C' I& \' p+ B
RTRa=RTy
的解：
5 [* N) W2 `& j4 T3 p9 |+ x$ K
a=(RTR)-1RTy
+ r5 D0 z" P$ Q4 b9 F3 T
4
、线性最小二乘拟合
8 ^$ Q9 i- M# K& Y! o; o. U! I0 _. X
a=polyfit(x,y,m)
% u% {/ w: s* c( n
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。
1 V! _3 ~/ H+ e1 x4 ~! T- q
5
、多项式在
x
处的值
y
可用以下命令计算：
/ F: B" G) v) C
# s5 l) g) P/ v {4 K! y1 ?* T. O; x3 t
y=polyval
（
a
，
x
）
' [. d9 j8 v# [; j# r C
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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