一个数学问题， y=f(a,b,c,d)，当 abcd 有误差时仍然应该得出正确结果。
scream7 · 2017-04-13 14:24:47 +08:00 · 2400 次点击这是一个创建于 2807 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
假设 4 个整数， a,b,c,d ,需要设计一个函数 f,使得 y = f(a,b,c,d)
但是，由于有噪声， a,b,c,d 四个数会产生随机独立的[-4,+4]的误差，产生噪声数据 a1,b1,c1,d1
所以希望这种情况下 f(a1,b1,c1,d1)依然可以得出 y 的值，当然这个 y 的值是随意的，只要保证有无误差均相当即可。
请问有何巧妙的方法解决？谢谢
但是，由于有噪声， a,b,c,d 四个数会产生随机独立的[-4,+4]的误差，产生噪声数据 a1,b1,c1,d1
所以希望这种情况下 f(a1,b1,c1,d1)依然可以得出 y 的值，当然这个 y 的值是随意的，只要保证有无误差均相当即可。
请问有何巧妙的方法解决？谢谢
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wlsnx 2017-04-13 14:28:23 +08:00
f(a,b,c,d)=0
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03 2017-04-13 14:28:50 +08:00
f(a,b,c,d)=0
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chairuosen 2017-04-13 14:35:43 +08:00
你不可能从噪声数据还原出原始数据，所以原始数据的取值得固定，差要大于 8 ，比如就是 10 ， 20 ， 30 这样你才能还原出来原始数据
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choury 2017-04-13 14:48:49 +08:00  1
试下卡尔曼滤波？
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otakustay 2017-04-13 14:58:48 +08:00
这不对啊，我们就先不说 4 个数，就说 y=f(x)好了
1. 当你的 x 为 0 的时候，我们希望存在误差的情况下能修正，所以 f(0) == f(1) == f(2) == f(3) 2. 当 x 为 3 的时候，同样希望修正，所以 f(3) == (f4) == f(5) == f(6) 3. 依次类推，得到的结论是 y 肯定是个常量 |
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scream7 OP @otakustay #6 嗯，是个问题，谢谢。我现在可以使 a,b,c,d 的差大于相对误差，如 @chairuosen #4 所说的。
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Valyrian 2017-04-13 15:08:03 +08:00
这不就是机器学习么
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debiann 2017-04-13 15:15:35 +08:00
dy/dx = 0
只有常数函数了 |
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scream7 OP @Valyrian #12 应该可以的吧，其实就是个感知机，不过有没有表达式对我来说无所谓，仔细一想拿误差数据去拟合感觉不一定靠谱。。还是试一下吧
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geelaw 2017-04-13 16:16:06 +08:00 1
不懂你在说啥……什么叫“依然可以得出”？如果你要求任意一个变量变化不超过 1 的时候仍然得到一样的数，整个函数就是常数。
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scream7 OP @geelaw #14 你说的应该是取整方法， https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8F%96%E6%95%B4%E5%87%BD%E6%95%B0
这个可以认为自变量的误差在[0,1)间。我这个要求更多些 |
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srlp 2017-04-13 17:04:16 +08:00 via iPhone
你这个如果允许 y 也有误差的话，就用机器学习可以了。知道 f() 的话，不需要神经网络，随便什么随机森林也可以。
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winterbells 2017-04-13 17:18:24 +08:00
计算方差？小于多少就成立，平均数设置成预期的 a\b\c\d 的平均数
（非专业） |
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rrfeng 2017-04-13 17:38:25 +08:00
f(a, b, c, d) = int(a/4) + int(b/4) + int(c/4) + int(d/4)
完。 |
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rrfeng 2017-04-13 17:39:52 +08:00
4 改成 8 ……
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shoumu 2017-04-13 17:49:07 +08:00
分类问题？
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rashawn 2017-04-13 17:50:50 +08:00 via iPhone
有噪声就得用滤波吧
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rrfeng 2017-04-13 21:33:14 +08:00
这根本就不是个数学问题，还是把最原始的需求和数据给出来。
不然都只能瞎猜。 像我上面说的，只有把所有波动抹掉才有可能。而且如果 a b c d 是相关的话，就更复杂了。 |
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Dx2619 2017-04-13 21:37:02 +08:00 via iPhone
可以用 BP 后向神经网络算法达成
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