《表2 数据归一化后的样本数据》

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获得上述数据后，对前6次样本的前12次数据和样本测试进行了神经网络训练。这样以来，网络的输入就是一个8维的向量。同时，由于这些数据具有不同的单位和大小，所以在进入神经网络之前应该首先执行归一化。由于RBF神经网络可以解决[-1，1的数据并把输入的数据进行归一化处理，这将显著提升神经网络的学习效率。该研究的归一化过程是将输入样本向量转换为[0，1]，如表2所示。按网络输入输出模式，归一化后的值