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在使用BP神经网络时 数据进行标准化或归一化有什么区别吗
一般都选用归一化 希望知道标准化可以吗 讲一下原因
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推荐答案 推荐于2017-11-25
归一化,就是为了限定你的输入向量的最大值跟最小值不超过你的隐层跟输出层函数的限定范围。比如,你的隐层的
传递函数
为logsig,那么你的输出就在0~1范围内,如果你的传递函数为tansig,你的隐层的输出在-1~·范围内,用归一化,这也是为了你的隐层传递函数的输出着想。
标准化,只是对数据进行了统一的标准,其大小可能已经超出了隐层传递函数的界定范围,在后续的运行时,容易出错。
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和哪个预处理算法结合对于处理故障信息最好
答:
数据清洗,数据归一化。
1、数据清洗:对数据集进行清洗和去重,去除无效数据,填充缺失值等,可以提高BP神经网络的性能和精度
。2、数据归一化:将数据转换成0到1之间的小数,或者是标准化数据,可以避免因数据量级不同而导致的计算误差。
关于BP神经网络的数据归一化的
问题
答:
如果输出的数据较小的时候应该不用归一化
,我做过一些这方面的,输出数据都比较小,没有归一化过。但是如果输入数据归一化而输出数据要远远大于输入数据时,权值的调整范围可能也要足够大才能达到预期误差效果,所以在输出过大的情况下可能需要归一化,具体情况可以自己编一个小程序试下,看看效果。
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