摘要：
近来，在网上搜了很多关于数据归一化的帖子，看了太多，很杂，这里整理总结一下归一化是一种数据预处理方法，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，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。比如说，对于奇异样本数据（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），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。在matlab里面，用于归一化的方法共有三种:（1）premnmx、postmnmx、tra 阅读全文
摘要：
基于误差梯度信息的反向传播算法（BP）的提出，破除了明斯基的魔咒，解决了多层前馈神经网络（MLFNN）的训练问题，为神经网络的繁荣昌盛立下了汗马功劳。但该算法与生俱来就存在诸多缺陷。本文和各位探讨和交流本人利用MATLAB Neural Networks Toolbox进行BPNN应用研究中的一些问题及经验。（您可以传播本文，可以引用本文的观点，但不可以据为己有。欢迎有不同看法和意见，欢迎交流，Email：）1 BP算法的缺点1.1 对初始权重非常敏感，极易收敛于局部极小BP算法本身就是一个优秀的局部搜索算法，加上BPNN对初始网络权重非常敏感，以不同的权重初始化网络，BP算法会收敛于不同的局 阅读全文