BP神经网络做预测时，一定要归一化吗，怎样反归一化得到最后的结果

Question

神经网络的输出为大于1的值，如果归一化得到的是小于1的，如何反归一化得到最后的结果？谢谢啦

Answer 1

当数据差距很大的时候，必须要归一化！
pnt=mapminmax('apply',pt,ps)或＝mapstd('apply',pt,ps)
仿真后反归一化格式则为：
out=mapminmax('reverse',An,ts)或=mapstd('reverse',An,ts)；
其中An为sim函数的输 出

Answer 2

可以不用归一化的。
归一化只是用来加快训练的速度。

反归一化用归一化的反函数就行了。