数据归一化处理-第2章

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具体举例：

程序说明：所用样本数据（见m_data）包括输入和输出数据，都先进行归一化，还有一个问题就是你要进行预测的样本数据（见本例p2）在进行仿真前，必须要用tramnmx函数进行事先归一化处理，然后才能用于预测，最后的仿真结果要用postmnmx进行反归一，这时的输出数据才是您所需要的预测结果。
个人认为：tansig、purelin、logsig是网络结构的传递函数，本身和归一化没什么直接关系，归一化只是一种数据预处理方法。

你好；我用了你的归一化方法；但当p2数据取比这些数大很多的值时，好像就不行了，出现了这样的问题，是不是数值超出了最大值的原因？我用的是GRNN网络
Warning：　Divide　by　zero。
》　In　normprod　at　73
In　calca　at　119
In　network。sim　at　204
In　xgi　at　60
a2=postmnmx（a2n；mint；maxt）

a2　=

Columns　1　through　9

1602　1602　NaN　NaN　NaN　NaN　NaN　NaN　NaN

Column　10

NaN


29。而且预测值受样本期望输出的最大值限制，
30。这个问题我提出来很多天了，为什么没有人表示意见呢，是这个问题本身就是神经网络的BUG，还是，我走的路偏了，对神经网络本质误解所致，大家多多指教阿，我在这等很久了呀！
非常不好意思，请教一问题：
31。利用归一化后的数据建了BP网络，但最后预测值在反归一化前却超出了＇…1；＋1＇，不知问题出在哪？
32。小波神经网络对于时间序列预测在文献上报道得神乎其神，据称预测精度相对偏差平均达5％以下。鄙人尝试后认为，小波神经网络只是加快了收敛速度，而预测精度决定于问题本身，很多数据预测结果并不能达到以上效果。欢迎各位仁兄讨论改进方法。
33。有个问题：归一化的时候我认为应该考虑数据的物理含义

34。为什么我的简单的归一化程序总是错的？谢各位大虾指点
p=＇1520　510　5。155　33。88；1468　521　5。321　35。79；
。。。。。。。共5行＇'；
t=＇0。7　1。9；0。6　1。798；。。。。。共10行＇'；
for　i=1：4
P（i；：　）=（p（i；：　）…min（p（i；：　）））/（max（p（i；：　））…min（p（i；：　）））；就是这行总说有错；到底是程序错还是软件不好？？
end

此程序出自；第269页；类似的归一化在我机子里都说不对；急死了；等毕业呢。
35。不要用这个归一化啊，换函数premnmx试试
36。为什么要归一化？
神经网络输入的一维代表一个特征，当神经网络的输入是多维时，要识别的模式有多个特征，当这多个特征的数据相差很大，如几个数量级时，就需要归一化，变成相同数量级，以防某些数值低的特征被淹没。