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标题: 神经网络的注意事项 [打印本页]

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,]=premnmxpn,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; `& F3、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 Fa=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)),XY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; J5、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" g1 Y; L% o, g. [. D9 V* c0 \7 ~
y=polyval
ax

" e/ S" q6 d/ L9 _, S6、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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