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神经网络——倒预处理功能

4视图(30天)
埃米利亚诺·罗索
埃米利亚诺·罗索 2015年11月24日
评论道: 埃米利亚诺·罗索 2015年11月25日
我知道使用预处理函数必须改变其原始值的神经网络的输出使用:
P =输入;
t =目标;
[pn,分钟,maxp、tn、薄荷、maxt] = premnmx (p、t);
网=火车(网,pn, tn);
一个= sim(网络,pn);
postmnmx=(一、薄荷、maxt);
我想知道如果用fitnet新的预处理功能集成到神经网络(“mapminmax”、“processpca”、“mapstd”)的训练和计算输出一组新数据使用:
newoutputs =净(newinputs);
我还将和恢复党籍新数据或转换是自动执行的。
如果我使用有什么区别:
新输出=净(newinputs);
而不是:
newoutputs = sim(净,newinputs);
吗?
谢谢你！

在回答这个问题。

接受的答案

格雷格·希斯
格雷格·希斯 2015年11月25日
编辑:格雷格·希斯 2015年11月25日
你为什么要浪费时间的问题,你可以回答自己简单地运行中的例子吗
帮助fitnet
添加更好的回答你的问题
马克斯(abs (t-y))
希望这个有帮助。
格雷格
1评论
埃米利亚诺·罗索
埃米利亚诺·罗索 2015年11月25日
解决了
清晰的所有
clearvars全球
输入= [1、2、4、3、5、8、3、5、4、3];
目标= [1,0,0,1,1);
pnew = (1、4、3、1、6、5];
网= fitnet (1);
net.inputs {1}。processFcns = {};
net.outputs {2}。processFcns = {};
[pn, meanp stdp tn,意思,stdt] = prestd(输入,目标);
网=火车(网,pn, tn);
一个= sim(网络,pn);
output1 = poststd(一个意思,stdt);
pnewn = trastd (pnew meanp stdp);
anewn = sim(净,pnewn);
意味着,output1_new = poststd (anewn stdt);
my_weights = getx(净);
保存(“output1”);
保存(“output1_new”);
保存(“my_weights”);
清晰的所有
clearvars全球
负载(“output1”,“output1”);
负载(“output1_new”,“output1_new”);
负载(“my_weights”,“my_weights”);
输入= [1、2、4、3、5、8、3、5、4、3];
目标= [1,0,0,1,1);
pnew = (1、4、3、1、6、5];
网= fitnet (1);
net.inputs {1}。processFcns = {};
net.outputs {2}。processFcns = {};
net.inputs {1}。processFcns = {“mapstd”};
net.outputs {2}。processFcns = {“mapstd”};
网=火车(净、输入目标);
网=对于setx(净,my_weights);
output2 =净(输入);
output2_new =净(pnew);
保存(“output2”);
保存(“output2_new”);
清晰的所有;
clearvars全球;
负载(“output1”,“output1”);
负载(“output1_new”,“output1_new”);
负载(“my_weights”,“my_weights”);
负载(“output2”,“output2”);
负载(“output2_new”,“output2_new”);
如果isequal (output1 output2) = = 1
disp (“output1等于output2”);
其他的
disp (“output1不等于output2”);
结束
如果isequal (output1_new output2_new) = = 1
disp (“output1_new等于output2_new”);
其他的
disp (“output1_new不等于output2_new”);
结束
命令窗口:
output1等于output2
output1_new等于output2_new
getx &对于setx用于使用相同的训练。

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