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  • 数据归一化处理方法 数据处理之标准化/归一化方法
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    2020-12-28 20:28:46

    主要是为了数据处理方便提出来的,把数据映射到0~1范围之内处理,更加便捷快速,应该归到数字信号处理范畴之内。 归一化方法(Normalization Method)

    1。把数变为(0,1)之间的小数 主要是为了数据处理方便提出来的,把数据映射到0~1范围之内处理,更加便捷快速,应该归到数字信号处理范畴之内。

    2 。把有量纲表达式变为无量纲表达式归一化是一种简化计算的方式,即将有量纲的表达式,经过变换,化为无量纲的表达式,成为纯量。

    比如,复数阻抗可以归一化书写:Z = R + jωL = R(1 + jωL/R) ,复数部分变成了纯数量了,没有量纲。

    标准化方法(Normalization Method)

    数据的标准化是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。由于信用指标体系的各个指标度量单位是不同的,为了能够将指标参与评价计算,需要对指标进行规范化处理,通过函数变换将其数值映射到某个数值区间。

    关于神经网络(matlab)归一化的整理

    关于神经网络归一化方法的整理

    由于采集的各数据单位不一致,因而须对数据进行[-1,1]归一化处理,归一化方法主要有如下几种,供大家参考:(by james)

    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

    归一化是为了加快训练网络的收敛性,可以不进行归一化处理

    归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布,归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。无论是为了建模还是为了计算,首先基本度量单位要同一,神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练(概率计算)和预测的,归一化是同一在0-1之间的统计概率分布;

    当所有样本的输入信号都为正值时,与第一隐含层神经元相连的权值只能同时增加或减小,从而导致学习速度很慢。为了避免出现这种情况,加快网络学习速度,可以对输入信号进行归一化,使得所有样本的输入信号其均值接近于0或与其均方差相比很小。

    归一化是因为sigmoid函数的取值是0到1之间的,网络最后一个节点的输出也是如此,所以经常要对样本的输出归一化处理。所以这样做分类的问题时用[0.9 0.1 0.1]就要比用[1 0 0]要好。

    但是归一化处理并不总是合适的,根据输出值的分布情况,标准化等其它统计变换方法有时可能更好。

    关于用premnmx语句进行归一化:

    premnmx语句的语法格式是:[Pn,minp,maxp,Tn,mint,maxt]=premnmx(P,T)

    其中P,T分别为原始输入和输出数据,minp和maxp分别为P中的最小值和最大值。mint和maxt分别为T的最小值和最大值。

    premnmx函数用于将网络的输入数据或输出数据进行归一化,归一化后的数据将分布在[-1,1]区间内。

    我们在训练网络时如果所用的是经过归一化的样本数据,那么以后使用网络时所用的新数据也应该和样本数据接受相同的预处理,这就要用到tramnmx。

    下面介绍tramnmx函数:

    [Pn]=tramnmx(P,minp,maxp)

    其中P和Pn分别为变换前、后的输入数据,maxp和minp分别为premnmx函数找到的最大值和最小值。

    (by terry2008)

    matlab中的归一化处理有三种方法

    1. premnmx、postmnmx、tramnmx

    2. restd、poststd、trastd

    3. 自己编程

    具体用那种方法就和你的具体问题有关了

    (by happy)

    pm=max(abs(p(i,:))); p(i,:)=p(i,:)/pm;

    for i=1:27

    p(i,:)=(p(i,:)-min(p(i,:)))/(max(p(i,:))-min(p(i,:)));

    end 可以归一到0 1 之间

    0.1+(x-min)/(max-min)*(0.9-0.1)其中max和min分别表示样本最大值和最小值。

    这个可以归一到0.1-0.9

    矩阵归一化

    归一化化定义:我是这样认为的,归一化化就是要把你需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便,其次是保正程序运行时收敛加快。

    在matlab里面,用于归一化的方法共有三中,(1)premnmx、postmnmx、tramnmx(2)prestd、poststd、trastd(3)是用matlab语言自己编程。premnmx指的是归一到[-1 1],prestd归一到单位方差和零均值。(3)关于自己编程一般是归一到[0.1 0.9]

    为什么要用归一化呢?首先先说一个概念,叫做奇异样本数据,所谓奇异样本数据数据指的是相对于其他输入样本特别大或特别小的样本矢量。

    下面举例:

    m=[0.11 0.15 0.32 0.45 30;

    0.13 0.24 0.27 0.25 45];

    其中的第五列数据相对于其他4列数据就可以成为奇异样本数据(下面所说的网络均值bp)。奇异样本数据存在所引起的网络训练时间增加,并可能引起网络无法收敛,所以对于训练样本存在奇异样本数据的数据集在训练之前,最好先进形归一化,若不存在奇异样本数据,则不需要事先归一化。

    一个小程序:

    p=[1.3711 1.3802 1.3636 1.3598 1.3502 1.3404 1.3284 1.3160 1.3118 1.3032 1.2989 1.2945 1.2923 1.2923 1.2856 1.2788 1.2742 1.2672 1.2577 1.2279 1.1903 1.0864 0.9956 ];t=[0 1.38 1.68 1.98 2.08 2.23 2.53 2.83 2.93 3.13 3.23 3.33 3.43 3.53 3.63 3.73 3.83 3.93 4.03 4.13 4.23 4.33 4.43];u=p;tt=t;p=(p-min(p))/(max(p)-min(p));%g归一化t=(t-min(t))/(max(t)-min(t));net=newff(minmax(p),[23 1],{'tansig' 'purelin'},'traingdx');net.trainParam.epochs=1000;net.trainParam.goal=0.001;net.trainParam.show=10;net.trainParam.lr=0.05;[net,tr,Y,E]=train(net,p,t);a=sim(net,p);out=a*(max(tt)-min(tt))+min(tt);%反归一化x=u;y=tt;figure(1)plot(x,y,'k*',x,y,'-k',u,out,'ko')title('70°EPDM的压缩永久变形')legend('*试验数据 o预测结果')xlabel('压缩变形保持率')ylabel('时间的对数log10(t)')grid on

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  • 图片归一化处理代码

    2014-05-12 21:31:52
    读取并显示,然后进行归一化处理,附件为文件的整个工程。编译运行无错误,需要自己添加图片。
  • matlab数据归一化处理代码如下:x1=[124],x2=[523];>>[y,ps]=mapminmax(x1)y=-1.0000-0.33331.0000ps=name:'mapminmax'xrows:1xmax:4xmin:1xrange:3yrows:1ymax:1ymin:-1yrange:2数据归一化处理怎么弄归一化,...

    fac4034a9fc45aca0e725f95195c046a.png

    matlab数据归一化处理

    代码如下:x1=[124],x2=[523];

    >>[y,ps]=mapminmax(x1)

    y=

    -1.0000-0.33331.0000

    ps=

    name:'mapminmax'

    xrows:1

    xmax:4

    xmin:1

    xrange:3

    yrows:1

    ymax:1

    ymin:-1

    yrange:2

    数据归一化处理怎么弄

    归一化,就是把原来数据范围缩小(或放大)到 0 和 1 的范抄围。

    例如 RGB(红绿兰)颜色,原来范围 红绿兰 分别是 十六进制 0 到 0xFF.

    归一化,变 到 0 到 1 的范围,只要分别 除以 0xFF,就可以了。

    另一种RGB归一化,是把RGB变 HSV / HSL。颜色可以用色度 0到1来表示。袭(有公知式计算)。

    再例如,屏幕上1点位置,你可以用x,y几何尺寸表示,可以用x,y,pixel表示。归一化,就是把位置坐标变成0到1表示。

    只要把 原 x 除以屏幕宽度 w, 原 y 除以屏幕高道度 H, 就可以了。

    数学上 归一化,就是物理上 “无因次化”。

    origin 数据归一化处理

    1、打开OriginPro8.5。

    2、zd点击SparkLines的图,可以看到趋势图。

    3、纵坐标显示的是没有归一化的数据,这有时不方便数据对比。

    4、下面内进行归一化处理,选中整列数据。

    5、右键容选择Normalize点击。

    6、弹出框可以设置一些信息,默认就好。

    7、可以看到数据被归一化了,OriginPro默认采用的是线性归一化。

    注意事项:

    Origin强大的数据导入功能,支持多种格式的数据,包括ASCII、Excel、NI TDM、DIADem、NetCDF、SPC等等。

    数据标准化和数据归一化有什么区别吗?

    当然是EXCEL简单,你看看有多少人用知 EXCEL就知道了,但是有几个人知道SPSS是个统计软件呢?

    我不知道你说的标准化处理是什么意思,但是无量纲道化处理指的是,对于一个数列n,如果一致该数列的绝对值存在极限|N|,那么将该数列中每个元素除以这个极限值n/|N|,得到的是一个正负百分比序列n%,所有取值都在正负1范围内,这种叫做无量纲化处理,好处是可以将一些基数过大或者过小的序列按回照一个统一的标准进行比较,看起来很方便。

    比如说,你说美国人很有钱,一个美国人每年挣10万美金,一个中国人很穷,一年挣2万人民币,但是如果把房价作为一个基准,那么可以认为,一个美国人一年工资可以买到30平米房子,一个中国人也许一年工资也就是买1平米房子,这就答是无量纲化处理的方法,两者从不可比到同一一个基准的方法

    但愿你能看懂

    数据处理 归一化

    根据你的公式可以返归一,相当于x1'已知,但是应该要知道x1_MinValue, x1_MaxValue。

    展开全文
  • 归一化处理

    千次阅读 2020-06-28 16:34:56
    对全连接层的归一化处理 对卷积层做批量归一化 对卷积层来说,批量归一化发生在卷积计算之后、应用激活函数之前。如果卷积计算输出多个通道,我们需要对这些通道的输出分别做批量归一化,且每个通道都拥有独立的...

    对全连接层的归一化处理

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    对卷积层做批量归一化

    对卷积层来说,批量归一化发生在卷积计算之后、应用激活函数之前。如果卷积计算输出多个通道,我们需要对这些通道的输出分别做批量归一化,且每个通道都拥有独立的拉伸和偏移参数,并均为标量。设小批量中有 𝑚 个样本。在单个通道上,假设卷积计算输出的高和宽分别为 𝑝 和 𝑞 。我们需要对该通道中 𝑚×𝑝×𝑞 个元素同时做批量归一化。对这些元素做标准化计算时,我们使用相同的均值和方差,即该通道中 𝑚×𝑝×𝑞 个元素的均值和方差。

    预测时的批量归一化

    使用批量归一化训练时,我们可以将批量大小设得大一点,从而使批量内样本的均值和方差的计算都较为准确。将训练好的模型用于预测时,我们希望模型对于任意输入都有确定的输出。因此,单个样本的输出不应取决于批量归一化所需要的随机小批量中的均值和方差。一种常用的方法是通过移动平均估算整个训练数据集的样本均值和方差,并在预测时使用它们得到确定的输出。可见,和丢弃层一样,批量归一化层在训练模式和预测模式下的计算结果也是不一样的。

    引用:动手写深度学习

    展开全文
  • 2.看一下MATLAB里的premnmx函数和postmnmx函数.它们一个是归一一个是反...9.我想问大家一下:在神经网络中,只有一个函数即:purelin这个函数对训练的输出数据不用归一化,而象logsig和tansig函数都要归一化(如果数据...

    2.看一下MATLAB里的premnmx函数和postmnmx函数.它们一个是归一一个是反归一

    3.并不是归一化的数据训练效果就好

    神经网络训练的时候,应该考虑极值情况,即归一化的时候要考虑你所需要识别参数的极值,以极值作分母,这样可能效果更好一点。

    9.我想问大家一下:在神经网络中,只有一个函数即:purelin这个函数对训练的输出数据不用归一化,而象logsig

    和tansig函数都要归一化(如果数据范围不在[-1,1]或[0,1]之间).那既然用purelin函数可以不用归一化,为何又是还用归一化呢?

    用神经网络里的PRESTD, PREPCA, POSTMNMX,

    TRAMNMX等函数归一化和直接用purelin这个函数有什么区别啊? 我作负荷预测时,象不用归一化的效果很好呀!

    归一化化定义:我是这样认为的,归一化化就是要把你需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便,其次是保正程序运行时收敛加快。

    在matlab里面,用于归一化的方法共有三中,(1)premnmx、postmnmx、tramnmx(2)prestd、poststd、trastd(3)是用matlab语言自己编程。premnmx指的是归一到[-1

    1],prestd归一到单位方差和零均值。(3)关于自己编程一般是归一到[0.1 0.9] 。具体用法见下面实例。

    为什么要用归一化呢?首先先说一个概念,叫做奇异样本数据,所谓奇异样本数据数据指的是相对于其他输入样本特别大或特别小的样本矢量。

    下面举例:

    m=[0.11 0.15 0.32 0.45 30;

    0.13 0.24 0.27 0.25 45];

    其中的第五列数据相对于其他4列数据就可以成为奇异样本数据(下面所说的网络均值bp)。奇异样本数据存在所引起的网络训练时间增加,并可能引起网络无法收敛,所以对于训练样本存在奇异样本数据的数据集在训练之前,最好先进形归一化,若不存在奇异样本数据,则不需要事先归一化。

    具体举例:

    close all

    clear

    echo on

    clc

    %BP建模

    %原始数据归一化

    m_data=[1047.92 1047.83 0.39 0.39 1.0 3500 5075;

    1047.83 1047.68 0.39 0.40 1.0 3452 4912;

    1047.68 1047.52 0.40 0.41 1.0 3404 4749;

    1047.52 1047.27 0.41 0.42 1.0 3356 4586;

    1047.27 1047.41 0.42 0.43 1.0 3308 4423;

    1046.73 1046.74 1.70 1.80 0.75 2733 2465;

    1046.74 1046.82 1.80 1.78 0.75 2419 2185;

    1046.82 1046.73 1.78 1.75 0.75 2105 1905;

    1046.73 1046.48 1.75 1.85 0.70 1791 1625;

    1046.48 1046.03 1.85 1.82 0.70 1477 1345;

    1046.03 1045.33 1.82 1.68 0.70 1163 1065;

    1045.33 1044.95 1.68 1.71 0.70 849 785;

    1044.95 1045.21 1.71 1.72 0.70 533 508;

    1045.21 1045.64 1.72 1.70 0.70 567 526;

    1045.64 1045.44 1.70 1.69 0.70 601 544;

    1045.44 1045.78 1.69 1.69 0.70 635 562;

    1045.78 1046.20 1.69 1.52 0.75 667 580];

    %定义网络输入p和期望输出t

    pause

    clc

    p1=m_data(:,1:5);

    t1=m_data(:,6:7);

    p=p1';t=t1';

    [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t)

    %设置网络隐单元的神经元数(5~30验证后5个最好)

    n=5;

    %建立相应的BP网络

    pause

    clc

    net=newff(minmax(pn),[n,2],{'tansig','purelin'},'traingdm');

    inputWeights=net.IW{1,1};

    inputbias=net.b{1};

    layerWeights=net.IW{1,1};

    layerbias=net.b{2};

    pause

    clc

    % 训练网络

    net.trainParam.show=50;

    net.trainParam.lr=0.05;

    net.trainParam.mc=0.9;

    net.trainParam.epochs=200000;

    net.trainParam.goal=1e-3;

    pause

    clc

    %调用TRAINGDM算法训练BP网络

    net=train(net,pn,tn);

    %对BP网络进行仿真

    A=sim(net,pn);

    E=A-tn;

    M=sse(E)

    N=mse(E)

    pause

    clc

    p2=[1046.20 1046.05 1.52 1.538 0.75;

    1046.05 1046.85 1.538 1.510 0.75;

    1046.85 1046.60 1.510 1.408 0.75;

    1046.60 1046.77 1.408 1.403 0.75;

    1046.77 1047.18 1.403 1.319 0.75];

    p2=p2';

    p2n=tramnmx(p2,minp,maxp);

    a2n=sim(net,p2n);

    a2=postmnmx(a2n,mint,maxt)

    echo off

    pause

    clc

    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。

    18.如果输入样本的数据组成为In=[频率; 幅值; 相位]

    我只用premnmx对In进行归一化,训练BP网络,得到一个目标输出Out,其数据组成也为Out=[频率; 幅值;

    相位]。这样子可以吗?总觉得把不同类型的数据放一起有点不妥。

    19.完全可以,不过在输入数据和输出数据啊安排上可能要以时间序列的方式来安排。例如,用第1,2,3,4时刻的数据预测第5时刻的数据,用第2,3,4,5时刻的数据预测第6时刻的数据,依次类推,可以组成一定的输入输出对,以上只是举个例子,只是说明这种数据组织方法,silvercx

    在实际中可以根据自己的要解决的问题,自己确定,我只是提供一个参考方法。

    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。

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空空如也

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