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BPnet分类
BP_net_Classification whlai
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BP神经网络分类/预测
1. 数据预处理?
在训练神经网络前一般需要对数据进行预处理,一种重要的预处理手段是归一化处理。下面简要介绍归一化处理的原理与方法。
(1) 什么是归一化??
数据归一化,就是将数据映射到[0,1]或[-1,1]区间或更小的区间,比如(0.1,0.9) 。
(2) 为什么要归一化处理??
1输入数据的单位不一样,有些数据的范围可能特别大,导致的结果是神经网络收敛慢、训练时间长。
2数据范围大的输入在模式分类中的作用可能会偏大,而数据范围小的输入作用就可能会偏小。
3由于神经网络输出层的激活函数的值域是有限制的,因此需要将网络训练的目标数据映射到激活函数的值域。例如神经网络的输出层若采用S形激活函数,由于S形函数的值域限制在(0,1),也就是说神经网络的输出只能限制在(0,1)??所以训练数据的输出就要归一化到[0,1]区间。
4S形激活函数在(0,1)区间以外区域很平缓,区分度太小。例如S形函数f(X)在参数a=1时,f(100)与f(5)只相差0.0067。
(3) 归一化算法?
一种简单而快速的归一化算法是线性转换算法。线性转换算法常见有两种形式:
?????? 1
y = ( x - min )/( max - min )
其中min为x的最小值,max为x的最大值,输入向量为x,归一化后的输出向量为y 。上式将数据归一化到 [ 0 , 1 ]区间,当激活函数采用S形函数时(值域为(0,1))时这条式子适用。
?????? 2
y = 2 * ( x - min ) / ( max - min ) - 1
?????? 这条公式将数据归一化到 [ -1 , 1 ] 区间。当激活函数采用双极S形函数(值域为(-1,1))时这条式子适用。
(4) Matlab数据归一化处理函数?
归一化处理数据可以采用premnmx , postmnmx , tramnmx 这3个函数。
1 premnmx
语法:[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt] = premnmx(p,t)
pn: p矩阵按行归一化后的矩阵
minp,maxp:p矩阵每一行的最小值,最大值
tn:t矩阵按行归一化后的矩阵
mint,maxt:t矩阵每一行的最小值,最大值
作用:将矩阵p,t归一化到[-1,1] ,主要用于归一化处理训练数据集。
2 tramnmx
语法:[pn] = tramnmx(p,minp,maxp)
minp,maxp:premnmx函数计算的矩阵的最小,最大值
pn:归一化后的矩阵
作用:主要用于归一化处理待分类的输入数据。
3 postmnmx
语法: [p,t] = postmnmx(pn,minp,maxp,tn,mint,maxt)
minp,maxp:premnmx函数计算的p矩阵每行的最小值,最大值
mint,maxt:premnmx函数计算的t矩阵每行的最小值,最大值
作用:将矩阵pn,tn映射回归一化处理前的范围。postmnmx函数主要用于将神经网络的输出结果映射回归一化前的数据范围。
2. 使用Matlab实现神经网络?
使用Matlab建立前馈神经网络主要会使用到下面3个函数:
newff :前馈网络创建函数
train:训练一个神经网络
sim :使用网络进行仿真
?下面简要介绍这3个函数的用法。
(1) newff函数
1newff函数语法?
?????? newff函数参数列表有很多的可选参数,具体可以参考Matlab的帮助文档,这里介绍newff函数的一种简单的形式。
语法:net = newff ( A, B, {C} ,‘trainFun’)
参数:
A:一个n×2的矩阵,第i行元素为输入信号xi的最小值和最大值;
B:一个k维行向量,其元素为网络中各层节点数;
C:一个k维字符串行向量,每一分量为对应层神经元的激活函数;
trainFun :为学习规则采用的训练算法。
2常用的激活函数
常用的激活函数有:
a) 线性函数?(Linear transfer function)
f(x) = x
该函数的字符串为’purelin’。
b) 对数S形转移函数( Logarithmic sigmoid transfer function )
该函数的字符串为’logsig’。
c) 双曲正切S形函数?(Hyperbolic tangent sigmoid transfer function )
也就是上面所提到的双极S形函数。该函数的字符串为’ tansig’。
Matlab的安装目录下的toolbox\nnet\nnet\nnt
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