bpnn matlab工具箱,bpnn——matlab工具箱-归一化函数 premnmx、tramnmx、postmnmx、mapminmax...

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person1:

“一个是训练数据归一化，此时不知道输入数据范围，一个是对预测数据归一化，此时用的最大最小是训练数据的最大最小，配套的还有个反归一化函数，如果数据在01间不需要，归一化的目的是防止输入数据各维间数量级差别太大”

person2

“premnmx可以在任何时候用，但tramnmx是要先用了premnmx后才可以用，主要是用于归一化神经网络的输入，其中要用到premnmx的输出minp,maxp.

如果你的输入已经是[0,1]的话，不需要归一如果你用logsig来做activate function,如果用tansig，还是归一到[-1，1]好点。”

求助：归一化问题matlab中tramnmx premnmx 区别

http://www.ilovematlab.cn/thread-41010-1-1.html

(出处: MATLAB中文论坛)

source2

premnmx、tramnmx、postmnmx、mapminmax

premnmx函数用于将网络的输入数据或输出数据进行归一化，归一化后的数据将分布在[-1,1]区间内。

premnmx语句的语法格式是：[Pn,minp,maxp,Tn,mint,maxt]=premnmx(P,T)，其中P，T分别为原始输入和输出数据。

在训练网络时如果所用的是经过归一化的样本数据，那么以后使用网络时所用的新数据也应该和样本数据接受相同的预处理，这就要用到tramnmx函数：

tramnmx语句的语法格式是：[PN]=tramnmx(P,minp,maxp)

其中P和PN分别为变换前、后的输入数据，maxp和minp分别为premnmx函数找到的最大值和最小值。

网络输出结果需要进行反归一化还原成原始的数据，常用的函数是：postmnmx。

postmnmx语句的语法格式是：[PN] = postmnmx(P,minp,maxp)

其中P和PN分别为变换前、后的输入数据，maxp和minp分别为premnmx函数找到的最大值和最小值。

还有一个函数是mapminmax，该函数可以把矩阵的每一行归一到[-1 1].

mapminmax语句的语法格式是：[y1,PS] = mapminmax(x1)

其中x1 是需要归一的矩阵 y1是结果。

当需要对另外一组数据做归一时，就可以用下面的方法做相同的归一了

y2 = mapminmax('apply',x2,PS)

当需要把归一的数据还原时，可以用以下命令：

x1_again = mapminmax('reverse',y1,PS)

prestd、poststd、trastd

prestd归一到单位方差和零均值。

pminp和maxp分别为P中的最小值和最大值。mint和maxt分别为T的最小值和最大值。