X:需要归一化的数据,可以是向量、矩阵或多维数组。 FP:一个包含两个元素的向量,指定归一化后的数据范围(默认为[-1, 1])。 'Method':指定归一化的方法,可以是'linear'(线性归一化)或'preserveminmax'(保持最小最大值不变的非线性归一化)。 输出参数: Y:归一化后的数据。 PS:包含归一化参数的结构体,用...
Step 4:归一化数据 使用fit方法将数据拟合到归一化对象中,并使用transform方法进行归一化处理。具体代码如下: norm_obj.fit(obj_values); normalized_values = norm_obj.transform(obj_values); 你现在可以使用normalized_values矩阵进行多目标优化问题的求解了。 5. minmax归一化处理的优缺点是什么? minmax归一化处理...
接下来,我们将一步一步地回答如何在Matlab中实现多目标优化的子目标minmax归一化处理。 第一步:导入数据 首先,我们需要将多目标优化问题中的目标函数数据导入到Matlab中。我们可以使用Matlab的数据导入功能,例如`readtable`函数来导入数据。 Matlab data = readtable('data.csv'); 第二步:找到目标函数的最大和最...
minmax归一化是一种常见的数据归一化技术,它可以将数据映射到指定的范围内。具体来说,minmax归一化将原始数据的最小值映射到目标范围的最小值,最大值映射到目标范围的最大值,而其他值则按比例映射到目标范围内。这种归一化技术可以确保不同的数据具有可比性,并且对于多目标优化中的子目标也同样适用。 第三步:理解...
在Matlab中,可以通过以下几种常用的方法实现矩阵的无量纲归一化。 1.最小-最大归一化(MinMax Scaling) 最小-最大归一化是通过线性变换将矩阵的元素缩放到特定的范围内,通常是[0, 1]。公式如下: X' = (X - Xmin) / (Xmax - Xmin) 其中,X'是归一化后的矩阵,X是原始矩阵,Xmin和Xmax分别是原始矩阵的...
minmax归一化是一种常见的数据归一化方法,其目的是将数据按照一定的比例缩放到指定范围内。minmax归一化的原理是通过线性变换,将数据映射到指定的最小值和最大值之间。具体处理方法如下: -公式: x' = (x - min) / (max - min) 其中,x'为归一化后的数据,x为原始数据,min和max分别为原始数据的最小值和最...
其中,x,y分别对应归一化前后数据。xmax,xmin分别对应处理前数据的最大值和最小值,而ymax,ymin则是处理后的数据的最大值最小值,换言之,就是我们希望我们处理后的数据的范围。matlab中使用方式是,[matlab_minmax_data,s1] = mapminmax(minmax_data); ...
1.数据归一化,反归一化 [p1,minmaxp]=mapminmax(P_train,-1,1);%参数是原始训练数据,归一化的范围,返回归一化后的数据和归一化参数,后面还要反归一化 [t1,minmaxt]=mapminmax(T_train,-1,1);%标签数据,和训练数据一一对应 1. 2. c=mapminmax('reverse',b,minmaxt);%反归一化,用于预测结果 ...
net=newff(minmax(pn),[n,2],{'tansig','purelin'},'traingdm'); inputWeights=net.IW{1,1}; inputbias=net.b{1}; layerWeights=net.IW{1,1}; layerbias=net.b{2}; pause clc%训练网络 net.trainParam.show=50; net.trainParam.lr=0.05; ...
net_1=newff(minmax(P),[13,15,1],{'tansig','tansig','tansig'},'traingdm') % 当前输入层权值和阈值 %inputWeights=net_1.IW{1,1} %inputbias=net_1.b{1} % 当前网络层权值和阈值 %layerWeights=net_1.LW{2,1} %layerbias=net_1.b{2} ...