matlab 神经网络一直训练不好。

Posted 2023-03-19

参考技术A 归一化：使用Matlab自带的mapminmax函数。

mapminmax按行逐行地对数据进行标准化处理，将每一行数据分别标准化到区间[ymin, ymax]内，其计算公式是：y = (ymax-ymin)*(x-xmin)/(xmax-xmin) + ymin。如果某行的数据全部相同，此时xmax=xmin，除数为0，则Matlab内部将此变换变为y = ymin。

(1) [Y,PS] = mapminmax(X,YMIN,YMAX)——将数据X归一化到区间[YMIN,YMAX]内，YMIN和YMAX为调用mapminmax函数时设置的参数，如果不设置这两个参数，这默认归一化到区间[-1, 1]内。标准化处理后的数据为Y，PS为记录标准化映射的结构体。
【例1】Matlab命令窗口输入：X=12+8*randn(6,8); [Y,PS] = mapminmax(X,0,1)，则将随机数矩阵X按行逐行标准化到区间[0,1]内，并返回标准矩阵Y和结构体PS（至于它的作用，将在后面介绍到），它记录了X的行数、X中各行的最大值与最小值等信息。这里：
PS =
name: 'mapminmax'
xrows: 6
xmax: [6x1 double]
xmin: [6x1 double]
xrange: [6x1 double]
yrows: 6
ymax: 1
ymin: 0
yrange: 1
no_change: 0
gain: [6x1 double]
xoffset: [6x1 double]

(2) [Y,PS] = mapminmax(X,FP) ——将YMIN和YMAX组成的结构体FP作为映射参数(FP.ymin和FP.ymax.)对进行标准化处理。
【例2】Matlab命令窗口输入：XX=12+8*randn(6,8); FP.ymin=-2; FP.ymax=2; [YY,PSS] = mapminmax(XX,FP)，则将随机数矩阵X按行逐行标准化到区间[-2,2]内，并返回标准矩阵YY和结构体PSS。

(3) Y = mapminmax('apply',X,PS) ——根据已有给定的数据标准化处理映射PS，将给定的数据X标准化为Y。
【例3】在例1的基础上，Matlab命令窗口输入：XXX=23+11*randn(6,8); YYY= mapminmax('apply',XXX,PS)，则根据例1的标准化映射，将XXX标准化（结果可能不全在先前设置的[YMIN,YMAX]内，这取决于XXX中数据相对于X中数据的最大值与最小值的比较情况）。注意：此时，XXX的行数必须与X的行数（PS中已记录）相等，否则无法进行；列数可不等。

(4) X = mapminmax('reverse',Y,PS) ——根据已有给定的数据标准化处理映射PS，将给定的标准化数据Y反标准化。
【例4】在例1的基础上，Matlab命令窗口输入：YYYY=rand(6,8); XXXX = mapminmax('reverse', YYYY,PS)，则根据例1的标准化映射，将YYYY反标准化。注意：此时，YYYY的行数必须与X的行数（PS中已记录）相等，否则无法进行；列数可不等。

(5) dx_dy = mapminmax('dx_dy',X,Y,PS) ——根据给定的矩阵X、标准化矩阵Y及映射PS，获取逆向导数(reverse derivative)。如果给定的X和Y是m行n列的矩阵，那么其结果dx_dy是一个1×n结构体数组，其每个元素又是一个m×n的对角矩阵。这种用法不常用，这里不再举例。

对于另一个问题：使用sim函数来得到输出，一般来说会有误差，不可能与预计输出完全相等的。