请教大侠有关神经网络的一些问题

lhlq

在神经网络中，对原始样本参数归一化处理的方法对网络输出结果影响很大，请问大侠：对原始样本参数归一化处理一般都有哪些归一化方法？谢谢！
神经网络传递函数如何采用自设函数？怎样给网络付初始权值?谢谢！

[ 本帖最后由 风花雪月 于 2007-1-3 09:25 编辑 ]

lhlq

关于归一化一般有以下几种方法;
1、线性函数转换，表达式如下：
y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)
说明：x、y分别为转换前、后的值，MaxValue、MinValue分别为样本的最大值和最小值。

2、对数函数转换，表达式如下：
y=log10(x)
说明：以10为底的对数函数转换。

3、反余切函数转换，表达式如下：
y=atan(x)*2/PI

[ 本帖最后由 风花雪月 于 2007-1-3 09:25 编辑 ]

风花雪月

可以按照经验公式来确定初始的权值的阈值，取值范围为(-2.4/F，2.4/F)
其中F为单元输入个数

[ 本帖最后由 风花雪月 于 2007-1-3 09:26 编辑 ]

lhlq

<P>谢谢 !风花雪月</P>

valiecin

归一化：
1、 运用函数 premnmx 功能是把数据归一化到－1和1之间
用postmnmx（）可以恢复数据
2、 运用0.8*（X-Xmin）/(Xmax-Xmin)+0.1
可以把数据归一化到0.1和0.9之间

[ 本帖最后由 风花雪月 于 2007-1-3 09:26 编辑 ]

adminftp

PREMNMX和POSTMNMX这一对命令与PRESTD和POSTSTD这一对命令有什么区别？

[ 本帖最后由 风花雪月 于 2007-1-3 09:20 编辑 ]

ascendman

风花雪月

原帖由 adminftp 于 2005-10-18 15:06 发表
PREMNMX和POSTMNMX这一对命令与PRESTD和POSTSTD这一对命令有什么区别？

premnmx是[-1，1]之间，prestd是在0值左右间距1分布