数学建模社区-数学中国
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
2 V, ]6 G+ G5 P+ k) L+ u$ Z
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。
' ^0 n5 R1 G& u9 i/ k3 ]
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。
: P/ `; B+ O( G5 c6 d. a1 u S6 C
" f5 f" q5 B% v1 ~$ V$ W0 _7 g
二、插值拟合
! Y. y4 g j. e. @) E5 j) f+ s$ G
1
、插值得到的是数据点。拟合得到的是多项式。
, `' A# \0 i. a! m8 z0 S
2
、超定方程组：方程个数大于未知量个数的方程组。
2 j( W' T5 o0 k5 E ^8 j6 d
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
8 J0 h/ E/ P/ v8 d
O6 P( S6 R2 H' Y2 A
( K5 @2 X3 p* p1 q+ ^9 g7 \
其中
$ [/ M# {/ Y s X) @
2 U1 [/ r: s! [. M
Ra=y
) e( b. V2 c8 U! U
0 s" m; D- H# C* h( c7 M! L
（
3
）
' w0 v( p" j |, }3 b
# C7 p; {/ `0 a+ A
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
( u# d0 h0 S$ l9 `& E S
RTRa=RTy
的解：
( U, v; f& T- e
a=(RTR)-1RTy
6 M& P; U6 d, H9 N) V3 G
4
、线性最小二乘拟合
: W- |3 R8 k: @4 J9 [
a=polyfit(x,y,m)
8 A$ c9 r$ B0 Z' h5 r
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。
; `7 L T4 X9 w( H- }2 L
5
、多项式在
x
处的值
y
可用以下命令计算：
0 H, i- t3 l9 C4 h) y. ]8 N" N4 u
' k: L J$ b/ B; f
y=polyval
（
a
，
x
）
3 \9 ]# D( w8 p; q7 P- u
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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