excel在數(shù)模中的運(yùn)用(參考版)
2025-05-15 21:49本頁(yè)面
【正文】 練習(xí) ? 1，練習(xí) excel中的數(shù)據(jù)分析與作圖 ? 2，分別利用線性，多項(xiàng)式，對(duì)數(shù)去擬合同一組數(shù)據(jù)，并比較差異性 ? 3，建立一個(gè) bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入訓(xùn)練樣本，熟悉利用軟件進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè) ? 05/ 。 ? 下面將對(duì)建立好的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練就是指讓網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生學(xué)習(xí)記憶的功能，為了后來(lái)所數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)做好準(zhǔn)備。 利用 excel插件作 bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析 輸入量 2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 輸出量 輸入量 1 Excel插件 nnx介紹 ? 本軟件是針對(duì)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最煩瑣的數(shù)據(jù)和圖形表示而開(kāi)發(fā)，特別方便用戶處理數(shù)據(jù)和編輯圖形 ? 注意事項(xiàng)： 1)基本步驟是按菜單中的“新建網(wǎng)絡(luò)” “訓(xùn)練樣本” 和“預(yù)測(cè)”進(jìn)行，可以保存和打開(kāi)以前訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型并了解權(quán)值。 網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu) ? 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括好多參數(shù)：傳遞函數(shù)，學(xué)習(xí)函數(shù)，隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的設(shè)定等，一般來(lái)說(shuō)輸入層到輸出層用 tansig（正切 S型函數(shù)），隱層到輸出層一般用 purelin（線形傳遞函數(shù)）函數(shù)，分類是一般用（ logsig函數(shù)，對(duì)數(shù) S型函數(shù)），隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)一般在 5到 30之間（實(shí)際中需要根據(jù)預(yù)測(cè)精度的要求進(jìn)行調(diào)整，個(gè)數(shù)并不是越多越好），最復(fù)雜就是網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)函數(shù)，最常用和最有效（個(gè)人觀點(diǎn)）就是三種，分別為 traingdm、 trainlm和 trainbr。首先歸一化是為了后面數(shù)據(jù)處理的方便，其次是保正程序運(yùn)行時(shí)收斂加快。 從中我們可以看出 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最基本應(yīng)用就是函數(shù)擬和（可以實(shí)現(xiàn)對(duì)任意函數(shù)的映射），我們從數(shù)學(xué)角度可以理解這一點(diǎn)，同時(shí)，這樣我們也可以理解 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)的原因（這也是我們所最關(guān)注的）， BP能實(shí)現(xiàn)模式識(shí)別（例如銀行對(duì)不同用戶的簽名的識(shí)別）的主要
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