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

minedoc

谢谢分享了...

heweicool1990

还好吧，顶~

BlackHero

谢谢分享哈。。

BlackHero

真是不错的东西

payonlynow

下了看看，呵呵

fangyingning

神经网络的注意事项
4 }6 R8 j8 Y6 B; {* x+ 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
神经网络, 事项
一、神经网络
* v7 @' x% F: _$ A- v2 t4 I3 L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。

& g3 ?( y! \' H1 w  X- F& G二、插值拟合
1、插值得到的是数据点。拟合得到的是多项式。
2 P) j' K$ _* q  v/ j4 Y2、超定方程组：方程个数大于未知量个数的方程组。
5 }9 T8 O( b6 j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
( D# o) ~6 {+ o! H6 `8 y
" j7 G2 H9 P& a: N; k
) V+ s2 t1 N! ]: N其中


3 S; ]3 W+ ~/ g  q! z: ~  G
Ra=y
) W4 e& |, a' ]! H
（3）
; M7 b/ c7 t, C% U: s: e9 t* s
; I; a- t: H4 Q* @. c
2 ?( A6 ^/ O1 }$ ~
* O. e; K" M1 h+ L+ o3 w' E. e9 e
4 x1 C/ e5 c: |- o) u! p/ y5 _) P3、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
6 P) q( b: c/ o( R0 oRTRa=RTy的解：
a=(RTR)-1RTy
4、线性最小二乘拟合
  ]9 @' E8 z# Ea=polyfit(x,y,m)
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。
) q; F' h: Y# z4 i5、多项式在x处的值y可用以下命令计算：
3 ?5 x/ B; l% t1 M9 z
y=polyval（a，x）
4 L/ t; @( h2 a7 _* r, v/ N6、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

fangyingning

发错了，对不住啊

skyar

先收藏了看看，谢楼主分享

jianglilong0225

下来看看！

欧阳群师

钱不重要，关键是知识的有无和自己的进步，从中获得的经验