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2.看一下MATLAB里的premnmx函数和postmnmx函数.它们一个是归一一个是反归一
3.并不是归一化的数据训练效果就好
神经网络训练的时候,应该考虑极值情况,即归一化的时候要考虑你所需要识别参数的极值,以极值作分母,这样可能效果更好一点。
9.我想问大家一下:在神经网络中,只有一个函数即:purelin这个函数对训练的输出数据不用归一化,而象logsig
和tansig函数都要归一化(如果数据范围不在[-1,1]或[0,1]之间).那既然用purelin函数可以不用归一化,为何又是还用归一化呢?
用神经网络里的PRESTD, PREPCA, POSTMNMX,
TRAMNMX等函数归一化和直接用purelin这个函数有什么区别啊? 我作负荷预测时,象不用归一化的效果很好呀!
归一化化定义:我是这样认为的,归一化化就是要把你需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便,其次是保正程序运行时收敛加快。
在matlab里面,用于归一化的方法共有三中,(1)premnmx、postmnmx、tramnmx(2)prestd、poststd、trastd(3)是用matlab语言自己编程。premnmx指的是归一到[-1
1],prestd归一到单位方差和零均值。(3)关于自己编程一般是归一到[0.1 0.9] 。具体用法见下面实例。
为什么要用归一化呢?首先先说一个概念,叫做奇异样本数据,所谓奇异样本数据数据指的是相对于其他输入样本特别大或特别小的样本矢量。
下面举例:
m=[0.11 0.15 0.32 0.45 30;
0.13 0.24 0.27 0.25 45];
其中的第五列数据相
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