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神经网络的注意事项

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fenghuaxl 实名认证       

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发表于 2009-9-4 09:32 |只看该作者 |倒序浏览
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一、神经网络% p0 e! N( V; M( g6 t
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。
  J/ m5 h$ Z  b! `, R2 `) Q- L& O( T; H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。' U7 e: r8 S3 j  E' q) O
& [& o7 G  K! a$ [' d
二、插值拟合
& a" e; q  n( U* [* l* X1、插值得到的是数据点。拟合得到的是多项式。) ~- D/ M$ v7 }5 p) F
2、超定方程组：方程个数大于未知量个数的方程组。& o9 f# \8 g" A% {' 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
# b9 M' n* Y# m: k: I
' h% h9 x& f( ^
8 r. {, N6 C+ l7 @
其中
; V! q+ \# C  h) Y2 a1 Y
& k& K" [  S( j$ p- ]5 b
Ra=y/ ]8 j. E; n/ L+ \& A: ^- k
2 \1 I' ~3 {6 M) }
（3）

# m* A9 y6 k( C+ P% G; X0 p  D- A( S6 f
. X) f* L# Q6 P; i" }2 G* |
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: j: z) }+ b: t7 K0 f- f4 Q
RTRa=RTy的解：
, N+ A! ]5 Q- W5 La=(RTR)-1RTy
6 J; n+ O+ k  M1 g. H4、线性最小二乘拟合6 c" p, C  g1 B4 H/ x6 w
a=polyfit(x,y,m)6 |1 M, f* w- u, F  O6 {0 y: {
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。" E+ }2 T6 X) x/ B4 ^) v' @, D
5、多项式在x处的值y可用以下命令计算：, L% _/ ?7 o  @+ {, ~9 \2 [
7 B! X) _0 U- U  ]
y=polyval（a，x）
! J- ]  S. ?: `. D& r# X6、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
zan
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wang027 实名认证       

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发表于 2009-9-4 09:55 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
有点泛，能够详细一些就更好了，不过还是挺感谢的
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dolphincc 实名认证       

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    发表于 2009-9-13 13:07 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    很好，注意的都总结了一下，省心自己想了。。
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    北极熊将军 实名认证       

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    发表于 2009-9-13 22:07 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    不太清楚~~~
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    北极熊将军 实名认证       

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    发表于 2009-9-13 22:07 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    有点难懂！！！
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    zengtao880724 实名认证       

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    发表于 2009-9-26 17:44 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    很好的啦，下载啦
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    大笨象 实名认证       

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    发表于 2009-9-29 12:59 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    恩。说的不错。
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    杨帆 实名认证       

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    发表于 2009-10-12 21:10 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    实用啊，呵呵
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