matlab中[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output); 这段代码什么意思，请详细解释谢谢

时间: 2023-12-22 21:05:21 浏览: 120
这段代码是用于在 MATLAB 中进行数据归一化的操作。让我一步一步详细解释它的含义： 1. `[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);` - 这行代码将训练数据 `P_train` 归一化到 [0, 1] 的范围内，并将归一化后的结果赋值给 `p_train`。 - 同时，`mapminmax` 函数会返回一个数据转换器 `ps_input`，用于将其他数据应用相同的归一化变换。 2. `p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);` - 这行代码使用之前获得的数据转换器 `ps_input`，将测试数据 `P_test` 进行相同的归一化处理，并将归一化后的结果赋值给 `p_test`。 - `'apply'` 参数告诉 `mapminmax` 函数应用之前获得的数据转换器。 3. `[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);` - 这行代码将目标数据 `T_train` 归一化到 [0, 1] 的范围内，并将归一化后的结果赋值给 `t_train`。 - 同样地，`mapminmax` 函数返回一个数据转换器 `ps_output`，用于将其他目标数据应用相同的归一化变换。 4. `t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);` - 这行代码使用之前获得的目标数据转换器 `ps_output`，将测试目标数据 `T_test` 进行相同的归一化处理，并将归一化后的结果赋值给 `t_test`。 - `'apply'` 参数告诉 `mapminmax` 函数应用之前获得的目标数据转换器。 综上，这段代码的作用是将训练数据 `P_train` 和目标数据 `T_train` 归一化到 [0, 1] 的范围内，并将归一化后的结果分别赋值给 `p_train` 和 `t_train`。然后，使用相应的归一化转换器将测试数据 `P_test` 和测试目标数据 `T_test` 进行相同的归一化处理，并将归一化后的结果分别赋值给 `p_test` 和 `t_test`。这样做可以确保训练数据和测试数据都经过相同的归一化处理，以及保持彼此之间的比例关系。

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基于偏最小二乘算法的数据回归预测，MATLAB代码，不使用工具箱，带有数据集，更换数据集可直接运行

[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output); %% ...
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mapminmax .m与boiler_process.m函数

较低版本的matlab的工具包中没有归一化的函数mapminmax .m及其子函数boiler_process.m，在libsvm的使用中是必不可少的调用函数。
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p_test.zip

用python实现读取TXT文件数据并且逐点画图

[p_train, ps_input] = mapminmax(p_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply',

在给定的数据集p_train中，通过调用mapminmax函数，并设置范围为[0, 1]，可以对p_train进行最小-最大归一化处理，得到归一化后的数据ps_input。 在进行测试集的归一化时，可以使用mapminmax函数的'apply'选项。将...

[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output)

具体来说，这段代码将P_train和T_train分别归一化到0到1的区间内，并记录下归一化的映射关系。然后使用同样的映射关系对P_test和T_test进行归一化处理。这样做的目的是使得数据落入相同的范围内，避免不同特征之间的...

查找以下代码的输出节点%% 数据转置 P_train = P_train'; P_test = P_test'; T_train = T_train'; T_test = T_test'; %% 得到训练集和测试样本个数 M = size(P_train, 2); N = size(P_test , 2); %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

- 接下来的代码使用了 MATLAB 中的 mapminmax 函数对数据进行了归一化处理，将特征和标签值都缩放到了 [0, 1] 的区间内。这个函数的第一个参数是要归一化的矩阵，第二个参数是归一化后的最小值，第三个参数是归一...

P_train = SampleEn(temp(1: 840), 1: 4)'; T_train = SampleEn(temp(1: 840), 5)'; M = size(P_train, 2); P_val = SampleEn(temp(841: 1080), 1: 4)'; T_val = SampleEn(temp(841: 1080), 5)'; O = size(P_val, 2); P_test = SampleEn(temp(1081: end), 1: 4)'; T_test = SampleEn(temp(1081: end), 5)'; N = size(P_test, 2); 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_val, ps_input); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); t_train = ind2vec(T_train); t_test = ind2vec(T_val); t_test = ind2vec(T_test); 建立模型 net = newff(p_train, t_train, 6); 设置训练参数 net.trainParam.epochs = 100; % 最大迭代次数 net.trainParam.goal = 1e-6; % 目标训练误差 net.trainParam.lr = 0.01; % 学习率 训练网络 net = train(net, p_train, t_train); 仿真测试 t_sim1 = sim(net, p_train); tic t_sim2 = sim(net, p_test ); toc；如何让该模型在迭代时进行验证集验证呢

p_train_fold = p_train(:, train_indices); t_train_fold = t_train(:, train_indices); p_val_fold = p_train(:, val_indices); t_val_fold = t_train(:, val_indices); % 建立模型 net = newff(p_train...

[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train,0,1);% 归一化 p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); % 测试集 [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train,0,1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output); hiddennum=10; % 网络参数 net=newff(p_train,t_train,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm'); %构建网络 net.trainParam.epochs=200; %迭代次数 net.trainParam.lr=0.1; net.trainParam.goal=0.01; %目标精度 net.trainParam.show=100; net.trainParam.showWindow=1; %打开训练界面

这是一个使用 MATLAB 构建神经网络进行训练的代码片段。首先对训练数据和测试数据进行了归一化处理，然后构建了一个包含一个隐层的前馈神经网络，激活函数分别为 tanh 和 linear，使用的训练算法为 Levenberg-...

将这段matlab语言转为python语言：res = xlsread('C:\Users\yudegui\Desktop\任务3\jiangwei.xlsx'); %% 划分训练集和测试集 temp = 1:1:449919; P_train = res(temp(1: 349920), 1: 11)'; T_train = res(temp(1: 349920), 12)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(temp(349920: end), 1: 11)'; T_test = res(temp(349920: end), 12)'; N = size(P_test, 2); %% 数据归一化 [P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); t_train = categorical(T_train)'; t_test = categorical(T_test )'; %% 数据平铺 % 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式 % 也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构 % 但是应该始终和输入层数据结构保持一致 p_train = double(reshape(P_train, 11, 1, 1, M)); p_test = double(reshape(P_test , 11, 1, 1, N));

p_train = P_train_scaled.reshape(11, 1, 1, M).astype(float) p_test = P_test_scaled.reshape(11, 1, 1, N).astype(float) 请确保在运行此代码之前已导入所需的库，并且确保 Excel 文件的路径是正确的。此外...

clear all; clc; % 载入数据 data = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = data((1:120), 2:6)'; output = data((1:120), 7:9)'; % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test = input(:, 81:100); output_test = output(:, 81:100); % 归一化 [input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_size = size(input_train_n, 1); hidden_size = 10; output_size = size(output_train_n, 1); net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_size, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 15000; net.trainParam.lr = 0.01; net.trainParam.goal = 0.0001; % 训练模型 [net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n); % 测试模型 input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_n = sim(net, input_test_n); %% 反归一化 output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps); output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整 % 使用测试集评估网络性能 pos_pred = sim(net, input_test_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, input_test_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output_test(:,1:20)% 位置误差 ori_error = ori_pred - output_test(:,1:20);% 姿态误差 mse_pos = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 使用附加测试集评估网络性能 % additional_test_data = [theta([6, 12, 18], :), actual_poses([6, 12, 18], :)]; additional_test_data = input(81:100,:); additional_test_data_n = mapminmax('apply', additional_test_data, input_ps); pos_pred = sim(net, additional_test_data_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, additional_test_data_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output(1,:); % 姿态误差 mse_pos_additional = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori_additional = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 调整维度为 2 x 10 % 绘制预测结果和真实结果的对比图 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_test_pred(1,:)', 'r*-'); % 注意转置 legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');additional_test_data = input(81:100,:); 位置 1 处的索引超出数组边界(不能超出 5)。帮我修改

[input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_size = size(input_train_n, 1); hidden_size = 10; output_size ...

[aa,bb]=mapminmax([input_train input_test]);怎么将输入训练集，输入测试集转换成-1到1之间

这段代码使用了MATLAB中的mapminmax函数，可以将输入的训练集和测试集进行归一化，使其数值范围在-1到1之间。具体来说，该函数会将输入数据中的每个特征（即每列数据）进行线性变换，使其数值范围缩放到指定的范围内...

% 导入数据 data_load=xlsread('data_load'); % 划分训练集和测试集 train_ratio = 0.8; % 训练集所占比例 train_size = round(size(data_load,1)*train_ratio); train_data = data_load(1:train_size,:); test_data = data_load(train_size+1:end,:); % 数据归一化 [train_data,train_settings] = mapminmax(train_data'); train_data = train_data'; test_data = mapminmax('apply',test_data',train_settings)'; test_data = test_data'; % 构造训练集和测试集的输入和输出 input_train = train_data(1:end-1,:); output_train = train_data(2:end,:); input_test = test_data(1:end-1,:); output_test = test_data(2:end,:)；。 后面怎么进行lstm负荷预测

首先需要使用MATLAB中的lstmLayer函数创建一个LSTM层对象，然后使用sequenceInputLayer和sequenceOutputLayer函数创建输入和输出层对象。接着将这些层对象传入layerGraph函数中构建网络结构，最后使用...

这段代码有错误，我应该更改成什么样子%% I. 清空环境变量 clear all clc %% II. 训练集/测试集产生 %% % 1. 导入数据 data = csvread("results.csv"); train_ratio = 0.8; [m,n] = size(data); %% % 2. 产生训练集和测试集 temp = randperm(size(data,1));%size(a,1)行数,size(aa,2)列数产生随机数列 % 训练集 P_train = data(temp(1:train_ratio*m),1:58)';%单引号矩阵转置 % T_train = zeros(58,train_ratio*m); T_train = data(temp(1:train_ratio*m),59:62)'; %T_train(1:4,:) = data(temp(1:train_ratio*m),59:62)'; % 测试集 P_test = data(temp(train_ratio*m+1:end),1:58)'; T_test = data(temp(train_ratio*m+1:end),59:62)'; N = size(P_test,2); %% III. 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train,0,1);%归一化训练数据，线性？ p_test = mapminmax('apply',P_test,ps_input);%测试数据同样规则归一化 [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train,0,1); %%CNN架构 layers = [ imageInputLayer([58 1]) %输入层参数设置 %第一层卷积层和池化层 convolution2dLayer(4,16,'Padding','same') %[64,1]是卷积核大小，128是个数 %对于一维数据，卷积核第二个参数为1就行了，这样就是一维卷积 reluLayer %relu激活函数 maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) %第二层卷积层和池化层 convolution2dLayer(4,16,'Padding','same') reluLayer %relu激活函数 maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) %两层全连接层 fullyConnectedLayer(20) % 20个全连接层神经元 reluLayer %relu激活函数 fullyConnectedLayer(4) % 输出层神经元个数 softmaxLayer regressionLayer%添加回归层，用于计算损失值 ]; % 定义训练选项 options = trainingOptions('adam', ...%优化方法：sgdm、adam等 'MaxEpochs',100, ... 'MiniBatchSize',20, ... 'InitialLearnRate',0.001, ... 'GradientThreshold',1, ... 'Verbose',true,... 'ExecutionEnvironment','multi-gpu',...% GPU训练 'Plots','training-progress',...%'none'代表不显示训练过程 'ValidationData',{p_test, T_test});%验证集 %训练模型 net = trainNetwork(p_train',t_train',layers,options);

[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train,0,1); p_test = mapminmax('apply',P_test,ps_input); [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train,0,1); % CNN架构 layers = [ imageInputLayer([58 1]) convolution2...

res = xlsread('补偿.xlsx'); % temp = randperm(102); % input=res(temp(1: 20), 2: 6)'; input=res((1: 20), 7: 12)'; output=res((1: 20), 2 :4)'; %载入输出数据 %% input_train = input(1:15); output_train =output(1:15); input_test = input(5:25); output_test =output(5:25); inputnum=3; hiddennum=10;outputnum=2; [inputn,inputps]=mapminmax(input_train,-1,1);%归一化到[-1,1]之间，inputps [outputn,outputps]=mapminmax(output_train,-1,1); net=newff(inputn,outputn,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm'); W1= net. iw{1, 1};%输入层到中间层的权值 B1 = net.b{1};W2 = net.lw{2,1}; B2 = net. b{2}; net.trainParam.epochs=2000; net.trainParam.lr=0.0001; net.trainParam.goal=0.001; net=train(net,inputn,outputn);inputn,outputn inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);an=sim(net,inputn_test); test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps); error=test_simu-output_test;figure('units','normalized','position',[0.119 0.2 0.38 0.5]) plot(output_test/70,'bo-') hold on plot(test_simu/70,'r*-') hold on % plot(error,'square','MarkerFaceColor','b') % legend('理论位姿','期望位姿','误差') legend('理论位姿','期望位姿') xlabel('数据组数') ylabel('样本值') % title('BP神经网络测试集的预测值与实际值对比图') an = mapminmax('reverse', an, outputps); % 将预测结果反归一化 output_test = mapminmax('reverse', output_test, outputps); % 将真实结果反归一化 figure; plot(output_test(1,:), 'b-o'); hold on; plot(an(1,:), 'r-'); legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');这段代码帮我修改一下更能体现BP补偿算法

[input_train_norm, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_norm, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 构建BP神经网络 input_num = size(input_train_norm, 1); hidden_num = 10;...

res = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); % temp = randperm(102); % input=res(temp(1: 80), 2: 6)'; input=res((1: 120), 2: 6)'; output=res((1: 120), 10 :11)'; input_train = input(1:80); output_train =output(1:80); input_test = input(80:100); output_test =output(80:100); %节点个数 inputnum=3; hiddennum=10;outputnum=2; [inputn,inputps]=mapminmax(input_train,-1,1); [outputn,outputps]=mapminmax(output_train,-1,1); net=newff(inputn,outputn,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm'); W1= net. iw{1, 1}; B1 = net.b{1}; W2 = net.lw{2,1};%中间层到输出层的权值 B2 = net. b{2};net.trainParam.epochs=15000; net.trainParam.lr=0.001; % 学习速率，这里设置为0.01 net.trainParam.goal=0.01; net=train(net,inputn,outputn);inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);an=sim(net,inputn_test); test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps);error=test_simu-output_test; figure('units','normalized','position',[0.119 0.2 0.38 0.5]) plot(output_test/100,'bo-') hold on plot(test_simu/101,'r*-') hold on % plot(error,'square','MarkerFaceColor','b') % legend('理论位姿','期望位姿','误差') legend('理论位姿','期望位姿') xlabel('数据组数') ylabel('样本值') % title('BP神经网络测试集的预测值与实际值对比图') an = mapminmax('reverse', an, outputps); output_test = mapminmax('reverse', output_test, outputps); % 将真实结果反归一化 figure; plot(output_test(1,:), 'b-o'); hold on; plot(an(1,:), 'r-*'); legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果'); [c,l]=size(output_test);帮我绘制神经网络结构图中的输入层的神经元个数为3

inputn_test = mapminmax('apply', input_test, inputps); an = sim(net, inputn_test); test_simu = mapminmax('reverse', an, outputps); error = test_simu - output_test; 在这个示例代码中，我们使用了...

已知春分夏至秋分冬至四日的负荷数据组成了一个24×4的数组data_load，用matlab对这组数据进行lstm负荷预测的详细代码

test_data = mapminmax('apply',test_data',train_settings)'; test_data = test_data'; % 构造训练集和测试集的输入和输出 input_train = train_data(1:end-1,:); output_train = train_data(2:end,:); input_test ...

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[input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_num = size(input_train_n, 1); % 输入层节点数量 hidden_num = ...
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基于单片机的流量检测系统的设计_机电一体化毕业设计.doc

"基于单片机的流量检测系统设计文档主要涵盖了从系统设计背景、硬件电路设计、软件设计到实际的焊接与调试等全过程。该系统利用单片机技术，结合流量传感器，实现对流体流量的精确测量，尤其适用于工业过程控制中的气体流量检测。" 1. **流量检测系统背景** 流量是指单位时间内流过某一截面的流体体积或质量，分为瞬时流量（体积流量或质量流量）和累积流量。流量测量在热电、石化、食品等多个领域至关重要，是过程控制四大参数之一，对确保生产效率和安全性起到关键作用。自托里拆利的差压式流量计以来，流量测量技术不断发展，18、19世纪出现了多种流量测量仪表的初步形态。 2. **硬件电路设计** - **总体方案设计**：系统以单片机为核心，配合流量传感器，设计显示单元和报警单元，构建一个完整的流量检测与监控系统。 - **工作原理**：单片机接收来自流量传感器的脉冲信号，处理后转化为流体流量数据，同时监测气体的压力和温度等参数。 - **单元电路设计** - **单片机最小系统**：提供系统运行所需的电源、时钟和复位电路。 - **显示单元**：负责将处理后的数据以可视化方式展示，可能采用液晶显示屏或七段数码管等。 - **流量传感器**：如涡街流量传感器或电磁流量传感器，用于捕捉流量变化并转换为电信号。 - **总体电路**：整合所有单元电路，形成完整的硬件设计方案。 3. **软件设计** - **软件端口定义**：分配单片机的输入/输出端口，用于与硬件交互。 - **程序流程**：包括主程序、显示程序和报警程序，通过流程图详细描述了每个程序的执行逻辑。 - **软件调试**：通过调试工具和方法确保程序的正确性和稳定性。 4. **硬件电路焊接与调试** - **焊接方法与注意事项**：强调焊接技巧和安全事项，确保电路连接的可靠性。 - **电路焊接与装配**：详细步骤指导如何组装电路板和连接各个部件。 - **电路调试**：使用仪器设备检查电路性能，排除故障，验证系统功能。 5. **系统应用与意义** 随着技术进步，单片机技术、传感器技术和微电子技术的结合使得流量检测系统具备更高的精度和可靠性，对于优化工业生产过程、节约资源和提升经济效益有着显著作用。 6. **结论与致谢** 文档结尾部分总结了设计成果，对参与项目的人表示感谢，并可能列出参考文献以供进一步研究。 7. **附录** 包含程序清单和电路总图，提供了具体实现细节和设计蓝图。 此设计文档为一个完整的机电一体化毕业设计项目，详细介绍了基于单片机的流量检测系统从概念到实施的全过程，对于学习单片机应用和流量测量技术的读者具有很高的参考价值。