数值分析-Legendre正交多项式 实现函数逼近 2016年12月18日 21:27:54 冰三点水 阅读数 4057   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u013608300/article/details/53730073 数值分析-Legendre正交多项式 实现函数逼近 一个定义在区间[-1  1]上的连续函数,我们可以把他展开成勒让德级数,也就是说我们可以通过勒…

1.神经网络工具箱概述 Matlab神经网络工具箱几乎包含了现有神经网络的最新成果,神经网络工具箱模型包括感知器.线性网络.BP网络.径向基函数网络.竞争型神经网络.自组织网络和学习向量量化网络.反馈网络.本文只介绍BP神经网络工具箱. 2.BP神经网络工具箱介绍 BP神经网络学习规则是不断地调整神经网络的权值和偏值,使得网络输出的均方误差和最小.下面是关于一些BP神经网络的创建和训练的名称: (1)newff:创建一前馈BP网络(隐含层只有一层) (2)newcf:创建一多层前馈BP网络(隐含…

cftool拟合&函数逼近 cftool 真是神奇,之前我们搞的一些线性拟合解方程,多项式拟合,函数拟合求参数啊,等等. 已经超级多了,为啥还得搞一个cftool拟合啊?而且毫无数学理论. 如果你足够细心,你会发现,之前的拟合,都是我们猜测这个拟合的式子大概是什么形式,只需要求个参数.嘿嘿到底准不准呢? 数据及其简单才会被你发现规律呢! 这里在cftool的帮助下不停的尝试才能得到最好的拟合形式. 可以看出,拟合形式多样,拟合分析方便. · Custom Equations:用户自定义的函数类型…

http://c.biancheng.net/view/1924.html Hornik 等人的工作(http://www.cs.cmu.edu/~bhiksha/courses/deeplearning/Fall.2016/notes/Sonia_Hornik.pdf)证明了一句话,“只有一个隐藏层的多层前馈网络足以逼近任何函数,同时还可以保证很高的精度和令人满意的效果.” 本节将展示如何使用多层感知机(MLP)进行函数逼近,具体来说,是预测波士顿的房价.第2章使用回归技术对房价进行预测,现在…

Hornik 等人的工作(http://www.cs.cmu.edu/~bhiksha/courses/deeplearning/Fall.2016/notes/Sonia_Hornik.pdf)证明了一句话,“只有一个隐藏层的多层前馈网络足以逼近任何函数,同时还可以保证很高的精度和令人满意的效果.” 本节将展示如何使用多层感知机(MLP)进行函数逼近,具体来说,是预测波士顿的房价.第2章使用回归技术对房价进行预测,现在使用 MLP 完成相同的任务. 准备工作 对于函数逼近,这里的损失函数是 M…

TensorFlow实现多层感知机函数逼近 准备工作 对于函数逼近,这里的损失函数是 MSE.输入应该归一化,隐藏层是 ReLU,输出层最好是 Sigmoid. 下面是如何使用 MLP 进行函数逼近的示例: 导入需要用到的模块:sklearn,该模块可以用来获取数据集,预处理数据,并将其分成训练集和测试集:pandas,可以用来分析数据集:matplotlib 和 seaborn 可以用来可视化: 加载数据集并创建 Pandas 数据帧来分析数据: 了解一些关于数据的细节: 下表很好地描述了数据…

%%%做系统识别很重要,方法上完全符合系统识别最基础的理论 function [sun]=main(n) fplot(,],'r'); x=ones(n+,); :n+ x(j+)=cos(pi*(n+-j)/(n+)); end first=ones(n+,); f=./(x+); %原函数 last=first; :n+ last(j)=(-)*last(j-); end A=ones(n+,n+); A(:,)=first; A(:,n+)=last; :n+ :j A(:,j)=x.*A…

原文:[原创]开源Math.NET基础数学类库使用(06)数值分析之线性方程组直接求解 开源Math.NET基础数学类库使用系列文章总目录:   1.开源.NET基础数学计算组件Math.NET(一)综合介绍    2.开源.NET基础数学计算组件Math.NET(二)矩阵向量计算    3.开源.NET基础数学计算组件Math.NET(三)C#解析Matlab的mat格式   4.开源.NET基础数学类库使用Math.NET(四)C#解析Matrix Marke数据格式   5.开源.NET基…

在数学学科数值分析中,样条是一种特殊的函数,由多项式分段定义.样条插值是使用一种名为样条的特殊分段多项式进行插值的形式.由于样条插值可以使用低阶多项式样条实现较小的差值误差,这样就避免了使用高阶多项式所出现的龙格现象. 样条插值定义: 在差值问题中,样条插值通常比多项式插值好用.用低阶的样条差值能产生和高阶的多项式差值类似的效果,并且可以避免被称为龙格现象的数值不稳定的出现. 在计算机科学的计算机辅助设计和计算机图形学中,样条通常是指分段定义的多项式参数曲线.由于样条构造简单,使用简单,拟合准确…

7.1 案例背景 7.1.1 RBF神经网络概述 径向基函数是多维空间插值的传统技术,RBF神经网络属于前向神经网络类型,网络的结构与多层前向网络类似,是一种三层的前向网络.第一层为输入层,由信号源结点组成:第二层为隐藏层,隐藏层节点数视所描述问题的需要而定,隐藏层中神经元的变换函数即径向基函数是对中心点径向对称且衰减的非负非线性函数,该函数是局部响应函数,而以前的前向网络变换函数都是全局响应的函数:第三层为输出层,它对输入模式作出响应.RBF网络的基本思想是:用RBF作为隐单元的“基”构成隐藏…