关于matlab中的mapminmax（X)归一化到（0,1）的问题

在-1到1之间归一

[y,PS] = mapminmax(X)

这是matlab中归一的算法：y = (ymax-ymin)(x-xmin)/(xmax-xmin) + ymin;

要归一到0--1，

将括号中的X替换为X,0,1

函数功能： 实现图像矩阵的归一化 *** 作。[1] 所谓"归一化"就是使矩阵的每个元素的值都在0和1之间。该函数在数字图像处理中经常用到。 在matlab命令窗口中输入： doc mat2gray或者help mat2gray即可获得该函数的帮助信息， 键入type mat2gray可以查看函数的实现代码。 调用格式： I = mat2gray(A, [amin amax]) 将图像矩阵A中介于amin和amax的数据归一化处理， 其余小于amin的元素都变为0， 大于amax的元素都变为1。 I = mat2gray(A) 将图像矩阵A归一化为图像矩阵I， 归一化后矩阵中每个元素的值都在0到1范围内（包括0和1）。其中0表示黑色，1表示白色。

要将神经网络的输出限制在特定区间范围内，可以使用 `mapminmax` 函数将网络的输出缩放到 `[-1,1]` 或者其他范围内，然后根据需要使用 `mapminmax` 的逆函数转换输出值。举例来说：

假设你的神经网络输出变量是 `y`，你要将输出限制在 `[a,b]` 这个区间范围内，可以按照以下方式处理：

1设定目标区间：`targetRange = [a,b]`

2使用 `mapminmax` 函数将网络输出缩放到 `[-1,1]` 区间范围内：

```

[x,ps] = mapminmax(y); % x 是缩放后的输出，ps 是缩放参数

```

3使用 `mapminmax` 的逆函数将缩放后的输出转换回原始值，并将输出限制到目标区间内：

```

y_scaled = mapminmax('reverse',x,ps); % y_scaled 是缩放后并限制输出在 targetRange 区间内的输出

```

以上就是在 Matlab 中将神经网络输出限制在指定区间范围内的基本方法。

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