神经网络的注意事项

fenghuaxl

一、神经网络
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。
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。
6 G& V2 G; X8 g
! W, n. F- J9 K' e. O7 \) Z( i二、插值拟合
1、插值得到的是数据点。拟合得到的是多项式。
" ]6 I7 E# H0 C) S9 }2、超定方程组：方程个数大于未知量个数的方程组。
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
% Y0 e) G7 v: w2 d0 ~
5 v: \3 l; }) \4 [3 c+ C; `: ^. \

其中 0 T' a! j. h) B# o, i

Ra=y ) O) @, a7 b0 d. _ 3 E+ v: r& P' L+ T! T5 i3 m（3）

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
RTRa=RTy的解：
a=(RTR)-1RTy
, z/ Z; Q% p+ n4、线性最小二乘拟合
a=polyfit(x,y,m)
$ V( c; |% D# d2 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。
5、多项式在x处的值y可用以下命令计算：

y=polyval（a，x）
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

杨帆

实用啊，呵呵

大笨象

恩。说的不错。

zengtao880724

很好的啦，下载啦

北极熊将军

有点难懂！！！

北极熊将军

不太清楚~~~

dolphincc

很好，注意的都总结了一下，省心自己想了。。

wang027

有点泛，能够详细一些就更好了，不过还是挺感谢的