分布变换提升rtcm电文分析效果：预处理策略与应用

本文档主要探讨了分布变换在GPS差分协议RTCM电文中（Real-Time Clock and Navigation Message）的应用，特别是针对人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）的输入输出数据预处理技术。首先，文章强调了尺度变换（Normalization or Standardization）的重要性，它通过对网络输入和输出数据进行线性变换，将其限制在[0, 1]或[-1, 1]的区间内。这种处理的目的是确保不同物理意义和量纲的输入具有同等权重，并避免神经元输出因净输入过大而饱和。同时，Sigmoid函数的使用也是出于避免饱和和确保各输出误差均匀调整的需求。 尺度变换公式被详细解释，例如将数据转换到[0, 1]区间的通用公式和转换到[-1, 1]区间的公式。文章指出，当数据集中某些特征过于密集时，预处理能拉开数据点之间的距离，增强网络学习的有效性。 然而，尺度变换作为一种线性变换，对于分布不均匀的数据可能效果有限。因此，分布变换（如对数变换、平方根或立方根变换）被引入，这些非线性变换能更有效地调整数据的分布，使得样本更加均匀，进而提高网络的学习性能。这是因为非线性变换可以压缩数据变化范围并优化数据的分布规律，有利于网络更好地捕捉数据的内在结构。 作者韩力群依据多年教学经验和科研成果，编写了这本《人工神经网络教程》，旨在提供一个易于理解的人工神经网络入门教材，包括基本理论、设计原则和实际应用案例，适合高校研究生、本科生以及科技工作者。书中不仅阐述了神经网络的原理和应用，还介绍了人工神经系统的概念、架构、控制特性和信息模式，为读者深入研究和实际应用打下坚实基础。 最后，书本详细信息包括出版社信息、ISBN号、版次、印刷信息以及购买渠道等，强调如遇质量问题读者可以联系出版社。整体而言，本文聚焦于分布变换在神经网络中的关键作用，展示了其在实际场景中的具体应用价值。