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RSS订阅原创 mathtype编辑界面的快捷键
mathtype中的快捷键问题来源：在写文章时，难免会用到mathtype进行公式编辑，每打一个公式就会涉及到上下标、希腊字母等，每次用鼠标能够找到对应格式，但是难免有点费时，为此了解一些快捷键能够增加效率。1、常用快捷键1）Ctrl+F（上下分式） 2）Ctrl+/（斜杠分式）3）Ctrl+H（上标） 4）Ctrl+L（下标）5）Ctrl+R（根式） 6）Ctrl+Alt+’（单撇（导数符号））7）Ctrl+Shift+”（双撇（二
2021-04-01 20:24:19
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原创 字号大小对比
字号大小对比中文字号英文字号（磅pt)毫米(mm)像素(px)1英寸7225.395.6特大号6322.1483.7特号5418.9771.7初号4214.8256小初3612.748一号269.1734.7小一248.4732二号227.7629.3小二186.3524三号165.6421.3小三155.2920四号144.9418.7小
2020-11-29 20:50:09
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原创 批量读取.mat文件
1.批量读取.mat文件当只读取一个.mat文件时，用load函数可直接加载，但要读取某文件中几百个上千个已保存的无规律的文件时一个个文件加载则效率低。为解决该问题，可使用以下代码解决。%读取你对应地址中所有的.mat文件，并用files保存文件信息。files = cellstr(ls(['G:\研究成果\自己代码\数据保存\*.mat']));m = size(files,1);for i = 1:m%读取的files为带有.mat的文件名，因此，使用regexp()对其进行符号分割，以.为
2020-11-10 16:09:57
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原创 数据预处理——异常值查找与剔除
数据预处理——异常值查找与剔除1、3σ\sigmaσ法3σ准则是指先假设一组检测数据只含有随机误差，对其进行计算处理得到标准偏差，按一定概率确定一个区间，认为凡超过这个区间的误差，就不属于随机误差而是粗大误差，含有该误差的数据应予以剔除。这种判别处理原理及方法仅局限于对正态或近似正态分布的样本数据处理，它是以测量次数充分大为前提（样本>10），当测量次数少的情形用准则剔除粗大误差是不够可靠的。3σ法则为：数值分布在（μ-σ,μ+σ)中的概率为0.6827数值分布在（μ-2σ,μ+2σ)中的
2020-10-19 20:40:17
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原创 数据预处理——无量纲化处理
数据预处理——无量纲化处理1.无量纲化定义 无量纲化，也称为数据的规范化，是指不同指标之间由于存在量纲不同致其不具可比性，故首先需将指标进行无量纲化，消除量纲影响后再进行接下来的分析。2.无量纲化方法 无量纲化方法有很多，但是从几何角度来说可以分为：直线型、折线型、曲线形无量纲化方法。(1)直线型无量纲化方法 直线型无量纲化方法是指指标原始值
2020-10-15 20:18:20
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原创 latex在线编辑公式(可快速查看latex码)
在发表论文时，常常会用到latex进行排版，但是会遇到mathtype转换为latex的问题，这里提供了一个latex在线编辑公式的网址，效果如下：http://latex.codecogs.com/eqneditor/editor.php
2020-07-01 11:24:14
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原创 最小二乘法
1. 核心思想最小二乘法是勒让德( A. M. Legendre)于1805年在其著作《计算慧星轨道的新方法》中提出的。其核心的思想就是说求解未知参数，使得理论值与观测值之差（误差，或者说残差）的平方和（一般叫做损失函数）达到最小：其中yiy_iyi 就是我们的观测样本，y^\hat yy^ 就是我们的理论值（也叫你和函数），目标函数就是我们说的损失函数 E ，我们的目标就是得到使得 E 最小时候的参数取值。所谓最小二乘，其实也可以叫做最小平方和，其目的就是通过最小化误差的平方和，使得拟合对象无限
2020-07-01 10:51:52
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原创 MATLAB读取Excel表并将时间序列转换
1、读取Excel表-importdataimportdata()函数可以读取一个包含文本和数值的矩阵，但要求文本只能在第一列和第一行。输出两个参数，一个是textdata，存储文本矩阵;另一个是data,存储数据矩阵。2、时间序列处理-datevecdatevec()函数可以实现将日期序列转化为对应的时间向量，这对于数据处理中的时间区域判断有帮助。eg：a = 2020/6/19 12:32:65b=datevec(a)会输出一个数值向量[2020 6 19 12 32 65]说明
2020-06-19 21:28:53
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原创 主成分分析（PCA）方法
这里写自定义目录标题PCA的理解PCA的计算步骤PCA函数matlab自带函数pca()自写的matlab代码PCA的理解PCA是经常用来减少数据集的维数，同时保留数据集中对方差贡献最大的特征来达到简化数据集的目的。PCA的原理就是将原来的样本数据投影到一个新的空间中，相当于我们在矩阵分析里面学习的将一组矩阵映射到另外的坐标系下。通过一个转换坐标，也可以理解成把一组坐标转换到另外一组坐标系下，但是在新的坐标系下，表示原来的原本不需要那么多的变量，只需要原来样本的最大的一个线性无关组的特征值对应的空间
2020-06-15 09:10:05
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原创 matlab中利用rand函数设置固定随机量
matlab中利用rand函数设置固定随机量rand()函数通常是设置一个0-1之间的随机量，但如果直接使用，则每一次所得到的随机量都会不一样，这样不利于下一次结果验证。rand(‘state’,0)能够获得一个固定的值。在此，“state”值获得的矩阵的状态，是静态的，即下一次再次使用rand()求出的矩阵均与第一次求出的一致。“0”是一个标志。在这可以用任何数字。eg：rand('st...
2020-04-24 09:38:22
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原创 概率神经网络（PNN）
1、概率神经网络概率神经网络(Probabilistic Neural Network)是由D.F.Speeht博士在1989年首先提出，是径向基网络的一个分支，属于前馈网络的一种。它具有如下优点：学习过程简单、训练速度快；分类更准确，容错性好等。从本质上说，它属于一种有监督的网络分类器，基于贝叶斯最小风险准则。 概率神经网络一般有以下四层：输入层、模式层、求和层和输出层。有的资料中也把模...
2020-04-23 09:40:25
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原创 径向基神经网络与多层感知器的比较
1、径向基神经网络径向基函数网络是由三层构成的前向网络：第一层为输入层，节点个数的能与输入的维数；第二层为隐含层，节点个数视问题的复杂度而定；第三层为输出层，节点个数等于输出数据的维数。一般地，径向基函数记为Φ(x,y)=ϕ(∣∣x−y∣∣)\Phi(x,y)=\phi(||x-y||)Φ(x,y)=ϕ(∣∣x−y∣∣)，其中||x||指欧几里得范数。根据E.M.Stein和G.Weiss的定...
2020-04-22 11:27:35
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原创 LaTex如何在一个字母加上下标
1、右上标利用^符号上标为单个字符：$ a^2$ = a2a^2a2(注意，前面$后面再编写公式时不能有空格，否则不会显示公式)上标为多字符此时需要将多字符用{}括起来$ a{x+y}$=$a{x+y}(注意，前面(注意，前面(注意，前面后面再编写公式时不能有空格，否则不会显示公式)2、右下标利用_符号原理同右上标原理加单字符$ a_2$= a2a_2a2加多字符...
2020-04-22 09:15:57
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原创 BP神经网络的不足
BP神经网络的不足在理论上，BP神经网络具有实现任何复杂非线性映射的能力，特别适合求解内部机制复杂的问题，但在实际的应用中，也存在一些不足。需要的参数较多，且参数的选择没有有效的方法。确定一个BP网络需要知道网络的层数、每一层的神经元个数和权值。网络权值依据训练样本和学习率参数经过学习得到。隐含层神经元的个数如果太多，会引起过学习，而神经元太少，又导致欠学习。如果学习率过大，容易导致学习不...
2020-04-20 11:25:23
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原创 BP神经网络设计方法
BP神经网络的设计方法神经网络的设计主要包括网络层数（隐含层数）、输入节点数、隐含节点数、输出节点数、传输函数、训练方法、训练参数。网络层数网络层数可以从一层到多层。但理论上证明，单个隐含层的网络可以通过适当的增加神经元节点的个数实现任意非线性映射。因此，对于大部分应用场合，单个隐含层即可满足训练要求。但如果样本太多，也可增加隐含层数的层数来减少网络规模。输入层节点数输入层节点数...
2020-04-20 10:24:13
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原创 误差反向传播算法（BP网络）
1、引言误差反向传播网络（Error Back Propagtion，），简称为BP神经网络，是一种多层神经网络，与之相关的另一个概念是多层感知器（Multi-Layer Perceptron，MLP）。多层感知器除了输入层和输出层以外，还具有若干个隐含层。多层感知器强调神经网络在结构上由多层组成，BP神经网络则强调网络采用误差反向传播的学习算法。大部分情况下多层感知器采用误差反向传播的算法进行...
2020-04-20 09:50:30
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原创 希腊字母的中英对照
注意：当要大写时对应手写字母改为大写即可。$ \Alpha$ = A\AlphaA(实际中金钱符号后没有空格)$ \alpha$ = α\alphaα(实际中金钱符号后没有空格)
2020-04-17 15:08:28
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原创 自适应滤波算法（LMS算法）的学习率选择
1、确保网络稳定收敛的学习率如前所述，η\etaη越小，算法的运行时间就越长，算法也就记忆了更多过去的数据。因此，η\etaη的倒数反映了LMS算法的记忆容量大小。η\etaη往往需要根据经验选择，且与输入向量的统计特性有关。1996年Hayjin证明，只要学习率η\etaη满足下式，LMS算法就是按方差收敛的。（1）其中，λ\lambdaλ是输入向量x(n)x(n)x(n)组成的自相关矩...
2020-04-17 15:01:09
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原创 自适应滤波算法（LMS算法）
引言 LMS学习算法是由Widrow和Hoff于1960年提出的，该算法也称为Δ\DeltaΔ规则，该算法与感知器网络的学习算法在权值调整上都基于纠错学习规则，但LMS算法那更容易实现，因此得到了广泛应用。 注意：LMS算法只能训练单层网络，但这并不影响其功能，从理论上讲，多层线性网络并不比单层网络强大，它们具有同样的能力，即对于每一个多层线性网络，都具有一个等效的单层...
2020-04-17 12:58:03
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原创 matlab中的一系列数学函数
1、求绝对值函数abs()a = [1.1 -2.3 -2.7 1.6;2.1 2.3 -3.8 -3.1]abs()函数用于秋数字或向量的绝对值，当输入为复数时，函数返回的事模值（即欧氏距离）abs(a) = [ 1.1000 2.3000 2.7000 1.6000; 2.1000 2.3000 3.8000 3.1000]2、最大最小...
2020-04-15 18:23:53
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原创 matlab中求解范数函数norm
matlab中求解范数函数norm1-范数norm(x,1)，返回向量的1-范数，即求解向量x中各元素的绝对值之和。2-范数norm(x,2),返回向量的2-范数，即求解向量x中各元素的算术平方根。无穷范数norm(x,Inf),返回向量的无穷范数，，即求解向量中元素绝对值最大的数。norm(x,-Inf),返回向量的无穷范数，即求解向量中袁术绝对值最小的数。eg：x = [1 ...
2020-04-15 17:41:30
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原创 matlab中常用rand函数总结
rand()函数随机返回（0,1）之间的数rand(m,n)，随机返回m行n列的0-1之间的数randn()函数随机返回（0,1）之间服从正态分布的数，即均值为0，方差为1randperm()函数主要用于生成唯一无重复的整数。eg：randpern(N)，函数返回向量[1,2,…,N]的一个随机排列，向量中的袁术为1~N之间的整数，每个数字出现且仅出现一次.eg2：randperm...
2020-04-15 17:26:44
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