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[Matlab学习] (转)MATLAB神经网络:不要为了优化而优化,自带的选项足够你使用了 ... ... ...
西域快刀 发表于:2014/3/20 22:14:41
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注:转自Matlab中文论坛管理员Math的日志

最近解答了不少神经网络的问题,虽然神经网络的相关journal的影响因子在逐年降低(国外做这方面研究的团队越来越少),但是在我们中国,神经网络还是有很多学生、研究人员在使用。在解答问题的过程中,我发现了一些现象:

  1. 有些会员为了优化而优化
  2. 很多会员没有明白自带的神经网络到底是如何工作的
  3. 多数会员没有选择正确的神经网络

说实话,在我过去几年使用神经网络网络的过程中,经常使用神经网络帮助实验室其他同事在如Lab on Chip之类的期刊上发表文章。MATLAB自带的神经网络已经足够使用了(如果你的目的是解决实际问题的话),比如说股票的时间序列预测,以及以下问题等:

  • MATLAB神经网络对水的质量的分类、评估、预测 (属于环境类分类、评估预测)
  • MATLAB神经网络对空气质量的分类、评估、预测 (属于环境类分类、评估预测)
  • MATLAB神经网络对土壤质量的分类、评估、预测 (属于环境类分类、评估预测)
  • MATLAB神经网络对学员的个人表现进行分类、评估、预测 (属于个人业绩鉴定)
  • MATLAB神经网络对医学、生物学上的细胞、疾病等分类、评估等(属于医学、生物学)
  • MATLAB神经网络对交通、物流等效率方面的分类、评估、预测等(属于交通、物流管理)
  • 概括来讲,就是使用神经网络对某些指标(如空气质量、水质量、个人业绩等)进行有限的分类、预测、评价等。

如果你的应用属于以上范畴等,MATLAB自带的时间序列工具箱,模式识别工具箱,SOM工具箱,SVM工具箱等,已经足够满足你的需求。每个网络的训练过程中,有多个参数可调。不要为了优化而优化,先学会预处理数据,解读网络训练过程以及结果(如Confusion Matrix)等。 明白神经网络训练过程中,除了训练和测试数据,验证数据是如何调整网络的。如何选择合适的数据预处理、后处理函数(数据归一化只是其中一种,还有很多其他方法)。明白除了平均方差以外,还可以使用其他的函数来判断网络训练的优劣等等。

说实话,很少看到这方面深入的讨论。我建议会员先从这些方面入手,应该可以解决你的实际问题。这是我刚刚完成的一个完整的例子,用来模式识别来做各种指标的分类、识别、预测等等,看看MATLAB自带的神经网络工具箱是如何帮助你完成任务的:

http://www.ilovematlab.cn/thread-220251-1-1.html


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