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楼主: hitee2006
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常用数学模型及建模方法.数学建模讲义+数学建模先进算法讲义

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发表于 2009-8-17 23:14 |只看该作者
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神经网络的注意事项
8 W" z  P. F. U) n本帖来自:数学中国 作者: fenghuaxl 日期: 半小时前 您是本帖第10个浏览者
1 }) E, x% E$ R神经网络, 事项8 ^& N( {& b6 X
一、神经网络
% O  r, ~  `& Y& _0 w! w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。% ~! J3 B: q; s# v' f2 U3 D
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。
% j/ Y2 q! N5 ^" ~/ o3 A( i6 A0 y' H/ i5 M8 F/ T. _+ I7 F  D% |
二、插值拟合2 v, g* s4 q6 d( L1 p$ Q/ H4 e
1、插值得到的是数据点。拟合得到的是多项式。
! h- s0 I- B0 L; }8 G0 f2、超定方程组:方程个数大于未知量个数的方程组。
' D* ], L" K- w7 H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- B* v2 O1 C$ B8 C5 u. q. k$ ^8 s

; J* [/ K0 j, t" o. s# }& f/ K! d% L- l7 G6 ?$ G, N
其中" \0 T" ]( Q  E+ N! f

" O$ Q- p% |; z& ]  d, @, v  ]" D ) {& O- ]; b" U$ H; u8 Q( M

( a- i# ]  y, k* T9 A7 |Ra=y
+ ~8 O& g/ b2 Q# W. M; f: Z8 W9 H( Z! J
(3)3 r) s9 o9 ~' A$ o( ^% \

2 d$ j- t. ]$ @, r5 P0 `2 C6 b
2 |4 X1 X5 T+ \8 d' u2 i
. K( H7 P8 H/ X/ L9 K8 m+ ^1 d- U
8 U0 V+ S9 L2 j! o3 k/ a' o5 z! K3、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. J2 ~' d* {; Q) _5 T- D
RTRa=RTy的解:- a; X+ N0 ]4 e7 b
a=(RTR)-1RTy! w+ W1 R/ ~" `9 k& N
4、线性最小二乘拟合, B4 \: }. F5 n! L
a=polyfit(x,y,m)8 \- x% }! M. x* Q% `% `7 R- 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。; w1 p7 y6 ~- [( b
5、多项式在x处的值y可用以下命令计算:
: L0 J3 j6 [1 J+ ]0 H5 @
$ @. t$ l% l2 S2 Jy=polyval(a,x)3 |) X& d, v% F& |' D/ B, D$ z# f
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
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