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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 |正序浏览
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一、神经网络: ?! G( ?0 d) n7 [0 u
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。; u# Z# N% j& }! O- r
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。# G. V% |( B4 J) i# D# b

' `* ^8 |( G  L0 V7 c" v/ ?7 w二、插值拟合
; m0 {& j5 s1 S& O7 B* Z1、插值得到的是数据点。拟合得到的是多项式。9 C+ s2 |  ]* P5 X( B* h
2、超定方程组：方程个数大于未知量个数的方程组。" L8 U9 E: v7 q% ]$ G  t; I
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/ o& l" q; a5 m  ?5 f( U

6 k) J0 X. `* x0 Q7 w
4 F# V: {& H. d+ a, q& r& Z
其中( l+ `5 A3 x3 \, j( r
% M3 y$ U3 `) a, U" t
Ra=y
* E1 I+ k: ~% e* w$ A5 e  I% e1 j  x$ u
（3）

" ^3 A0 t( t- S" c0 ]

5 Q; j; z; c. Z# F: o2 }, [- X3、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
- a9 y$ k7 m& a& q: Q8 M% PRTRa=RTy的解：3 X1 ~# K/ G3 L: G0 H
a=(RTR)-1RTy5 S& f$ W' E/ U) B$ \0 \4 s
4、线性最小二乘拟合
! T8 Q# a7 N9 W2 @a=polyfit(x,y,m)
* r: Y, ^- O( H8 ~5 @; fa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。
2 W' k* D* K: R( v9 {  F) R4 ?5、多项式在x处的值y可用以下命令计算：# t1 \. o8 ^8 {7 I3 f' N; Y# g) S

' K9 ?4 R# J) b5 X$ l# h+ y6 my=polyval（a，x）
. B3 ^& F5 P, z6、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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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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    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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    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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    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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    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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    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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    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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