MATLAB神经网络工具箱输入输出预处理相关参数设置

问题由来

毕业论文中用到神经网络了，我用的MATLAB的神经网络工具箱nntoolbox去开发。nntoolbox默认会对输入输出进行映射变换，将输入和输出映射到[-1, 1]的区间中，也就是我们常说的“归一化”。这本身是一件好事，因为如果输入输出范围相差很大的话会对训练效果产生不良影响，并且这个过程是由MATLAB自动完成的，十分方便。
但是，我在使用过程中有两种情况需要对此映射做出一些修改：第一是不希望进行映射变换，就是在某些特殊情况下，我希望输入输出就是我的原始数据；第二是nntoolbox默认把训练集作为映射的定义域，在某些情况下，我希望自己定义映射的定义域。在这两个需求的驱动下，对nntoolbox的神经网络配置进行了一番探究，在这里总结一下。

预处理相关属性

nntoolbox生成的network类对象关于输入输出预处理的属性都存放在其中的inputs和outputs属性中，照例还是生成一个net1作为后续的展示对象。

net1 = feedforwardnet(10);

这里net1依然是一个隐含层具有10个节点的两层BP网络。

预处理函数

首先我们来看一下预处理函数，预处理函数的信息存放在

net1.inputs{
   1, 1}.processFcns

中，回车之后可以看到

这里表明输入有两个预处理函数，第一个是移除常值，而第二个则是值域映射函数，归一化的主要操作就是由这个mapminmax函数完成。
至于输出的预处理函数，自然也可以通过下面代码来查看。

net1