求助:神经网络归一化!
我在用RBF网络时,用如下函数=premnmx(pt,tt)
pt,tt为训练样本,那么在测试网络时p也归一化
=premnmx(p);
w=sim(net,pn1);
for i=1:1090
we(i,1)=(0.5*(w(1,i)+1)*(maxt-mint)+mint); %??????????????????????
end
save we.txt we -ascii
请问一下这样还原目标对不对?(打问号那一行,关键是能否用归一化训练样本时的maxt,mint)
[ 本帖最后由 eight 于 2007-6-1 15:45 编辑 ] 要对训练以后的数据进行反归一化？
好象没有听说过这种说法
训练后的数据输出是经过网络加工过的
网络训练算法不一样 得到的输出不一样
再用以前的maxt mint 进行反归一化结果肯定不同 你可以将训练样本归一化时的maxt,mint赋给一个参数变量，然后反归一化的时候直接用这个赋值的参数，就不会出现maxt,mint变化的情况了
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