approximation de fonctions non lineaires et a plusieurs arguments

[GrisBleu]

Bonjour

J ai un probleme d ingenierie (et ne sait pas trop ou le poser). Je le met ici en attendant.
J ai un systeme determine par les entrees (ou n est grand) et une sortie . La fonction est quasi inconnue et surtout pas du tout lineaire. En faire un model direct me semble a peu pre impossible car les caracteristiques physique du systeme me sont inconnues ou presque.
Par contre, par test, on peut raisonnablement avoir pas mal de data . De plus est dans un domaine limite (ptet compact). J aimerai avoir votre avis sur comment approche f. Personellement, ne voyant pas de methodes evidentes, j avais pense a des reseaux de neurones, mais une idee moins "bourrine" est la bienvenue

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[invite86822278]

Tu peux tenter une interpolation (par exemple lineaire) entre les points connus proches de celui que tu veux connaitre. En definissant une notion de distance sur l'espace a n dimensions, c'est bourrin, mais faisable...

Sinon, le reseau de neuronne pourrait etre bien aussi. S'il est bien code, je ne sais pas qui coutera le plus cher...

Peut etre d'autres methodes melleures, j'y reflechis...

[GrisBleu]

Salut

Je m etais dit que peut etre je pourrais utiliser des splines pour interpeller, mais la dimension des donnees (pas encore tres bien defini) devrait etre entre 20 et 50 (ca me parait plus tres faisable a cet ordre...), est ce encore efficace ?. Comme je ne connais pas encore les performances relatives des interpolations ou des reseaux de neurones, je n ai pas encore contraint la dimension de l entree.
Mais je n ai pas trouve encore beaucoup de references qui comparaient les performances respectives. Je vais surement me procurer le haykin sur les reseaux de neurones, y a pas mal d explication la dessus.
d autres bonnes idees sont les bienvenues

[invitec314d025]

Si ta fonction est continue sur un compact, un perceptron multicouches devrait bien fonctionner.

[A voir en vidéo sur Futura]

[GrisBleu]

elle doit sans doute etre continue. en fait j hesistait entre perceptron et radial basis function, vu que c est surtout la dessusu que j ai trouve des papiers. en meme temps, un reseau de perceptron me semble plus facile a entrainer.
merci pour ta reponse