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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
9 W5 o, y8 O  s) S& x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
, j3 S$ ^0 T# Y0 H" r! c2 I神经网络, 事项
" u# I% Q5 e. o0 m5 G0 C一、神经网络
! r/ B% r2 |" y1 L9 m. h" i9 H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。
* M  T8 o4 p0 N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。
% l/ b+ |9 R' B3 `
# Z; ~# e3 K- p& ^  U二、插值拟合
  k! P9 p) X; _" H# I8 r1、插值得到的是数据点。拟合得到的是多项式。
& q  B' y( ]' b: i1 [/ F  _) }6 m2、超定方程组:方程个数大于未知量个数的方程组。( o- O7 s: G; l5 ^$ 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3 Z7 u( j3 _  S# W5 E" F3 L
' v& X# c# g) J

/ K" y3 P: H6 x. ]# Z( v; T其中' e' O& Z, I8 E( s' {
, H+ v* ~$ x7 {9 L3 E- t; T

; t' ~2 R  a! G2 M# e" D9 a; Q* U# L4 a7 k; G8 U0 |2 O. I
Ra=y" G6 T6 j# o* P- P' d
$ C* v3 r, A% j% [5 K! E; E! _0 }
(3)  u/ _7 w# p$ f$ s0 C' b
6 d! Q2 L8 u) Z9 G+ N& r

! E9 k: ?# v" L( u1 i , l# d1 _6 z  b
0 I: a! r4 D" d# W, x
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8 [  |  r  |4 Y
RTRa=RTy的解:
1 J$ A8 z+ u" i2 |+ {+ I2 Ta=(RTR)-1RTy9 l# `( {' o1 ~" C8 O
4、线性最小二乘拟合+ b+ O! w: r0 x! K
a=polyfit(x,y,m)
! `& j! h; D4 H8 ia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。" b1 `0 A2 ~+ b: v
5、多项式在x处的值y可用以下命令计算:( [4 q# X$ t+ }& z$ q3 C7 j/ e
* j  y" f& p! ^  Z
y=polyval(a,x): R, @  M+ v) V1 ?. 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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