利用神经网络预测氧气浓度：从数学模型到数据集构建
在科学研究和实际应用中，准确测量氧气浓度是一个重要的问题。本文将介绍如何使用数学模型和神经网络来预测氧气浓度，包括数学模型的介绍、回归问题的示例以及数据集的准备过程。
数学模型
首先，我们来看一个用于确定氧气浓度的数学模型。该模型描述了相位 $\theta$ 与氧气浓度 $O_2$ 之间的关系，公式如下：
[
\tan\theta(\omega, T, O_2) = \frac{f(\omega, T)}{1 + K_{SV1}(\omega, T) \times O_2} + \frac{1 - f(\omega, T)}{1 + K_{SV2}(\omega, T) \times O_2}
]
其中，$f(\omega, T)$、$K_{SV1}(\omega, T)$ 和 $K_{SV2}(\omega, T)$ 是参数，其解析形式未知，并且与所使用的染料分子、传感器的构建方式等因素有关。我们的目标是在实验室中训练一个神经网络，然后将其部署到可以在现场使用的传感器上。主要问题是确定 $f$、$K_{SV1}$ 和 $K_{SV2}$ 与频率和温度相关的函数形式。商业传感器通常依赖多项式或指数近似，并通过拟合过程来确定这些参数的近似值。
回归问题示例
为了更好地理解如何使用神经网络来解决问题，我们先来看一个简单的回归问题。给定一个带有参数 $A$ 的函数 $L(x)$，我们希望训练一个神经网络从函数的一组值中提取参数 $A$ 的值。具体来说，对于输入变量 $x_i$（$i = 1, \ldots, N$），我们计算 $N$ 个值 $L_i = L(x_i)$，并将
