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西瓜拌醋吃

新虫 (初入文坛)

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[交流] 急急急，MATLAB神经网络归一化问题，求各位大神进来瞅瞅，谢谢啦

1、这个是我的训练网络。
>> clear all;
p=[0 1 0.5;0 2 1;0 3 1.5;0.4 1 1;0.4 2 1.5;0.4 3 0.5;0.8 1 1.5]';
[p,PS]=mapminmax(p,0,1)
t=[0.317;0.511;0.751;0.378;0.658;0.311;0.64]';
[t,PS]=mapminmax(t,0,1)
net3d=newff([0 1;0 1;0 1],[8,1],{'tansig' 'logsig'},'traingd');
net3d.trainParam.epochs=70000;
net3d.trainParam.goal=0.001;
LP.lr=0.1;
net3d=train(net3d,p,t);
test=p;
y=sim(net3d,test);
temp=(y-t);
b=max(abs(temp( : )));
Y1_again=mapminmax('reverse',y,PS)
t_again=mapminmax('reverse',t,PS)
2、这个是训练完的结果。
Y1_again =

1 至 5 列

0.324662613198826 0.504035674864077 0.730938844377799 0.386099790046901 0.676597523737946

6 至 7 列

0.330010329656243 0.631476509214703

t_again =

1 至 5 列

0.317 0.511 0.751 0.378 0.658

6 至 7 列

0.311 0.64
（总体来说达到了训练效果，然后开始预测，我带入的就是原始的训练数据先进行检测）
3、这个是我的预测数据的程序
p=[0 1 0.5;0 2 1;0 3 1.5;0.4 1 1;0.4 2 1.5;0.4 3 0.5;0.8 1 1.5]';
[p,PS]=mapminmax(p,0,1)
test=p;
y=sim(net3d,test)
Y2_again=mapminmax('reverse',y,PS)
4、这个是预测完的结果。
y =

1 至 5 列

0.0310513936336945 0.438717442872902 0.954406464494999 0.170681341015685 0.830903463040787

6 至 7 列

0.0432052946732806 0.72835570276069

Y2_again =

1 至 5 列

0.0248411149069556 0.350973954298322 0.763525171595999 0.136545072812548 0.66472277043263
1.06210278726739 1.8774348857458 2.90881292899 1.34136268203137 2.66180692608157
0.531051393633694 0.938717442872902 1.454406464495 0.670681341015685 1.33090346304079

6 至 7 列

0.0345642357386245 0.582684562208552
1.08641058934656 2.45671140552138
0.543205294673281 1.22835570276069
5、分析，预测完的数据完全不对，训练的时候也进行了归一化与反归一化，出现的结果是正确的，但是预测的时候再进行归一化与反归一化结果却很离谱，而且出现了三行数据，看不懂是什么意思，求大神解决，谢谢啦。

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[ Last edited by jjdg on 2017-7-31 at 12:35 ]

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