神经网络拟合斜率

我在实验中得到一组数据,把数据带到一个公式中可以得到一条直线,老师让我在EXCEL中按行或列输入你的数据,然后插入图表,选择XY散点图,选择一种子再问：我已经知道了用插入函数统计slope还有一个忘了

这写都可以在excel上做出来,很方便,你把数据输入后,点插入--散点图,就会出现一个有散点的图,再右击任意一个点,选择添加趋势线,弹出的框里可以勾选斜率、截距、相关系数等参数

首先,神经网络确实可以用于对未知函数关系的建模,用一堆已知的{X1,X2,X3}_k和{Y}_k对神经网络进行训练,获得网络的传递参数,从而用网络预测新的{X1,X2,X3}所对应的Y.其次,神经网络

你的P=[0.5,0.6,0.2,0.8.0.6;这一段中0.8后面应当是逗号而不是点号,这样matlab是认不出来的.也就是P=[0.5,0.6,0.2,0.8,0.6;

在下面的resultslog里,B代表斜率,A代表截距.还有一个R拟合的结果好坏,越接近1说明拟合的越好!再问：那怎么把这个table放在图中呢？

最可能的原因是d0,d1没数据,即网络没得到执行,可以在workspace上点开看看.如果d0,d1有数据,就应该只是plot没用好,与bp网络无关,如用axis调整了坐标轴导致不可见?楼主应该早解决

你直接点击拟合后的曲线,然后Analysis>Mathematics>Differentiate,这样就求出所有点的导数（即斜率）

%神经网络算法%这是我以前数模校内选拔赛的猪肉价格预测模型的算法,你参考下clear;clc;%P=0:0.1:2*pi;T=sin(P);pnew=0:0.01:2*pi;P=再问：sorry,刚刚

x=[-2.573\x09-2.159\x09-1.741\x09-1.403\x09-1.029\x09-0.699];y=[0.640\x090.844\x091.081\x091.227\x09

Matlab语言是MathWorks公司推出的一套高性能计算机编程语言,集数学计算、图形显示、语言设计于一体,其强大的扩展功能为用户提供了广阔的应用空问.它附带有30多个工具箱,神经网络工具箱就是其中

你origin的版本是那一个?我在9.0版本下尝试,能得到正确的结果啊.建议你尝试不要用对数坐标,画图的时候,把坐标从A、F改成 lg A、lg F,然后再拟合,看是否正

view-ProjectExplorer（快捷键alt+1）,看看里面有没有隐藏的“Table”文件,如果没有就说明被删除了,删除了是无法恢复的,只能重新拟合了；如果有Tablex（x代表1/2/3…

推荐一本书《面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用》,我已经传到文库上面去了,自己去下载吧,这本书很经典,介绍得很详细,

用plot(x,y,'ro-')看了下你的数据,线性关系很差.若用BP网络来拟合的话,可以按照如下步骤操作,其中很多参数你自己可以去尝试改变:>x=0:25;>y=[0004.049.2146.627

解题思路：弄清斜率与倾斜角两概念的区分解题过程：varSWOC={};SWOC.tip=false;try{SWOCX2.OpenFile("http://dayi.prcedu.com/includ

tic;%计时开始clc;%清屏clearall;%清除所有变量disp('输入层神经元个数：3');%显示输入层神经元个数input=3;disp('中间层神经元个数：3');%显示中间层神经元个数

举个例子x=[1：5]y=[4:8]polyfit（x,y,1）得出的结果的第一个系数就是拟合直线的斜率

%你没说神经网络类型,就使用最简单的前向反馈网络拟合.t=[03.94.17.38.413.114.816.417.71919.720.321.224.526.327.828.92929.831.13

Origin线性拟合之后会给一个拟合结果报告,里面有拟合方程,所以的拟合参数值,以及对应的误差.对于线性拟合y=ax+b,a就是斜率,拟合报告里会用slop来标注,b就是截距,报告里会有Interce

3.34E-5=3.34×10^-5回归方程在拟合结果类表里有,第一个就是,一般为y=a+bx