多量纲的归一化方法

数据归一化和两种常用的归一化方法数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往

具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。以下是两种常用的归一化方法：

一、min-max标准化（Min-Max Normalization）

Min-max标准化也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到[0 - 1]之间。转换函数如下：

其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。这种方法有个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义。

二、Z-score标准化方法

这种方法给予原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1，转化函数为：

其中x为原始数据,x*为标准化后数据,u为所有样本数据的均值， 为所有样本数据的标准差。

数据的无量纲化处理及示例

数据的无量纲处理方法及示例 在对实际问题建模过程中，特别是在建立指标评价体系时，常常会面临不同类型的数据处理及融合。而各个指标之间由于计量单位和数量级的不尽相同，从而使得各指标间不具有可比性。在数据分析之前，通常需要先将数据规范化，利用规范化后的数据进行分析。数据规范化处理主要包括同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据的同趋化处理主要解决不同性质的数据问题，对不同性质指标直接累加不能正确反应不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对评价体系的作用力同趋化。数据无量纲化主要解决数据的不可比性，在此处主要介绍几种数据的无量纲化的处理方式。 （1）极值化方法 可以选择如下的三种方式： （A ）' max min i i i x x x R = =- 即每一个变量除以该变量取值的全距，规范化后的每个变量的取值范围限于[-1,1]。 (B)' min min max min i i i x x x R --= =- 即每一个变量与变量最小值之差除以该变量取值的全距，规范化后各变量的取值范围限于[0,1]。 (C) ' max i i x x =，即每一个变量值除以该变量取值的最大值，规范化后使变量的最大取值为1。 采用极值化方法对变量数据无量纲化是通过变量取值的最大值和最小值将原始数据转换为界于某一特定范围的数据，从而消除量纲和数量级的影响。由于极值化方法对变量无量纲化过程中仅仅对该变量的最大值和最小值这两个极端值有关，而与其他取值无关，这使得该方法在改变各变量权重时过分依赖两个极端取值。 （2）规范化方法 利用'i i x x x s -= 来计算，即每一个变量值与其平均值之差除以该变量的规范差，无量纲化后各变量的平均值为0，规范差为1，从而消除量纲和数量级的影响。虽然该方法在无量纲化过程中利用了所有的数据信息，但是该方法在无量纲化后不仅使得转换后的各变量均值相同，且规范差也相同，即无量纲化的同时还消除了各变量在变异程度上的差异。 （3）均值化方法 计算公式为：' i i i x x x =，该方法在消除量纲和数量级影响的同时，保留了各变量取值差异程度上的信息。 （4）规范差化方法 计算公式为：'i i x x s = 。该方法是规范化方法的基础上的一种变形，两者的差别仅在无量纲化后各变量的均值上，规范化方法处理后各变量的均值为0，而规范差化方法处理后各

归一化方法

1.1 1.2 归一化方法 数据的归一化的目的是将不同量纲和不同数量级大小的数据转变成可以相互进行数学运算的具有相同量纲和相同数量级的具有可比性的数据。数据归一化的方法主要有线性函数法、对数函数法、反余切函数法等 线性函数法 对于样本数据x (n ),n =1,2,……,N ,归一化后的样本数据可以采用三种表示方法，分别是最大最小值法、均值法和中间值法。最大最小值法用于将样本数据归一化到[0,1]范围内；均值法用于将数据归一化到任意范围内，但最大值与最小值的符号不可同时改变；中间值法用于将样本数据归一化到[-1,1]范围内，三种方法的公式分别如式(0-1)、式(0-2)、式(0-3)所示。 ()(()min(()))(max(())min(())),1,2, ,y k x k x n x n x n k N =--= (0-1) 1 () 1(),1,2, ,,()N i x k y k A k N x x i N x ==== ∑ (0-2) ()(),1,2,,1 (max(()))2 min(())mid x n x k x y k k N x n -= =- (0-3) max(())min((),1,2, ,2 ) mid x n n n N x x += = (0-4) 其中min(x (n ))表示样本数据x (n )的最小值，max(x (n ))表示样本数据x (n )的最大值，x 表示样本数据x (n )的均值，mid x 为样本数据x (n )的中间值，A 为调节因子，是一个常数，用于根据工程实际需要来调节样本数据的范围。 对数函数法 对于样本数据x (n ),n =1,2,……,N,归一化后的样本数据y (n )用公式表示为： 10()log (()),1,2, ,y k x k k N == (0-5) 对数函数法主要用于数据的数量级非常大的场合。 反余切函数法 对于样本数据x (n ),n =1,2,……,N ,归一化后的样本数据y (n )用公式表示为：

指标无量纲化

评价指标的无量纲化处理 在多指标综合评价中涉及到两个基本变量:一是各评价指标的实际值，另一个是各指标的评价值。由于各指标所代表的物理涵义不同，因此存在着量纲上的差异。这种异量纲性是影响对事物整体评价的主要因素。指标的无量纲化处理是解决这一问题的主要手段。无量纲化，也称作数据的标准化、规格化，是一种通过数学变换来消除原始变量量纲影响的方法。 （1）直线型无量纲化方法 基本思想是假定实际指标和评价指标之间存在着线性关系，实际指标的变化将引起评价指标一个相应的比例变化。代表方法有：阈值法、标准化法(Z-score 法)、比重法等等。 a. 阈值法 阈值也称临界值，是衡量事物发展变化的一些特殊指标值，比如极大值、极小值、满意值、不允许值等。阈值法是用指标实际值与阈值相比以得到指标评价值的无量纲化方法。常用算法公式有： n i i i i x x y ≤≤=1m a x （2.24） n i i i n i i n i i i x x x x y ≤≤≤≤≤≤-+=111m a x m i n m a x （2.25） n i i n i i i n i i i x x x x y ≤≤≤≤≤≤--=111m i n m a x m a x （2.26） n i i n i i n i i i i x x x x y ≤≤≤≤≤≤--=111m i n m a x m a x （2.27） q k x x x x y n i i n i i n i i i i +--=≤≤≤≤≤≤111m i n m a x m a x （2.28） b 标准化法 统计学原理告诉我们，要对多组不同量纲数据进行比较，可以先将它 们标准化转化成无量纲的标准化数据。而综合评价就是要将多组不同的数 据进行综合，因而可以借助于标准化方法来消除数据量纲的影响。标准化 （Z-score ）公式为：

数据的无量纲化处理及示例

数据得无量纲处理方法及示例 在对实际问题建模过程中，特别就是在建立指标评价体系时，常常会面临不同类型得数据处理及融合。而各个指标之间由于计量单位与数量级得不尽相同,从而使得各指标间不具有可比性。在数据分析之前,通常需要先将数据规范化，利用规范化后得数据进行分析.数据规范化处理主要包括同趋化处理与无量纲化处理两个方面.数据得同趋化处理主要解决不同性质得数据问题，对不同性质指标直接累加不能正确反应不同作用力得综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对评价体系得作用力同趋化。数据无量纲化主要解决数据得不可比性，在此处主要介绍几种数据得无量纲化得处理方式。 （１)极值化方法 可以选择如下得三种方式: (A) 即每一个变量除以该变量取值得全距,规范化后得每个变量得取值范围限于[－1，1］。 (B) 即每一个变量与变量最小值之差除以该变量取值得全距，规范化后各变量得取值范围限于[0，1]。 （C）,即每一个变量值除以该变量取值得最大值，规范化后使变量得最大取值为1。 采用极值化方法对变量数据无量纲化就是通过变量取值得最大值与最小值将原始数据转换为界于某一特定范围得数据，从而消除量纲与数量级得影响。由于极值化方法对变量无量纲化过程中仅仅对该变量得最大值与最小值这两个极端值有关,而与其她取值无关,这使得该方法在改变各变量权重时过分依赖两个极端取值。 (2）规范化方法 利用来计算，即每一个变量值与其平均值之差除以该变量得规范差,无量纲化后各变量得平均值为０，规范差为1，从而消除量纲与数量级得影响.虽然该方法在无量纲化过程中利用了所有得数据信息,但就是该方法在无量纲化后不仅使得转换后得各变量均值相同，且规范差也相同，即无量纲化得同时还消除了各变量在变异程度上得差异. （3)均值化方法 计算公式为：，该方法在消除量纲与数量级影响得同时,保留了各变量取值差异程度上得信息。 （4)规范差化方法 计算公式为：。该方法就是规范化方法得基础上得一种变形，两者得差别仅在无量纲化后各变量得均值上，规范化方法处理后各变量得均值为0，而规范差化方法处理后各变量均值为原始变量均值与规范差得比值。 综上所述，针对不同类型得数据,可以选择相应得无量纲化方法。如下得示例就就是一个典型得评价体系中无量纲化得范例. 示例:近年来我国淡水湖水质富营养化得污染日益严重,如何对湖泊水质得富营养化进行综合评价与治理就是摆在我们面前得任务，下面两个表格分别为我国5个湖泊得实测数据与湖泊水质评价规范。 表2-２全国五个主要湖泊评价参数得实测数据

数据标准化.归一化处理

数据的标准化 在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。数据标准化的方法有很多种，常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”

和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。 一、Min-max 标准化 min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA分别为属性A的最小值和最大值，将A的一个原始值x通过min-max标准化映射成在区间[0,1]中的值x'，其公式为： 新数据=（原数据-极小值）/（极大值-极小值） 二、z-score 标准化 这种方法基于原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x'。z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。 新数据=（原数据-均值）/标准差 spss默认的标准化方法就是z-score标准化。用Excel进行z-score标准化的方法：在Excel中没有现成的函数，需要自己分步计算，其实标准化的公式很简单。步骤如下： 求出各变量（指标）的算术平均值（数学期望）xi和标准差si ； .进行标准化处理：zij＝（xij－xi）／si,其中：zij为标准化后的变量值；xij为实际变量值。 将逆指标前的正负号对调。标准化后的变量值围绕0上下波动，

归一化

归一化方法（Normalization Method） 1.把数变为（0，1）之间的小数 主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速，应该归到数字信号处理范畴之内。 2.把有量纲表达式变为无量纲表达式 归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。比如，复数阻抗可以归一化书写：Z = R + jωL = R(1 + jωL/R) ，复数部分变成了纯数量了，没有量纲。另外，微波之中也就是电路分析、信号系统、电磁波传输等，有很多运算都可以如此处理，既保证了运算的便捷，又能凸现出物理量的本质含义。 标准化方法（Normalization Method） 归一化是为了加快训练网络的收敛性，可以不进行归一化处理 归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。无论是为了建模还是为了计算，首先基本度量单位要同一，神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练（概率计算）和预测的，归一化是同一在0-1之间的统计概率分布； 当所有样本的输入信号都为正值时，与第一隐含层神经元相

连的权值只能同时增加或减小，从而导致学习速度很慢。为了避免出现这种情况，加快网络学习速度，可以对输入信号进行归一化，使得所有样本的输入信号其均值接近于0或与其均方差相比很小。 归一化是因为sigmoid函数的取值是0到1之间的，网络最后一个节点的输出也是如此，所以经常要对样本的输出归一化处理。所以这样做分类的问题时用[0.9 0.1 0.1]就要比用[1 0 0]要好。 但是归一化处理并不总是合适的，根据输出值的分布情况，标准化等其它统计变换方法有时可能更好。 归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。 目的是为了： 1.避免具有不同物理意义和量纲的输入变量不能平等使用 2.bp中常采用sigmoid函数作为转移函数，归一化能够防止净输入绝对值过大引起的神经元输出饱和现象。 3.保证输出数据中数值小的不被吞食。 归一化有同一、统一和合一的意思。无论是为了建模还是为了计算，首先基本度量单位要同一，神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练（概率计算）和预测的，归一化是同一在0-1之间的统计概率分布；SVM是以降维后线性划分距离来分类和仿真的，因此时空降维归一化是统一在

数据标准化的几种方法

数据标准化的几种方法 在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种，常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。 一、Min-max 标准化 min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA分别为属性A的最小值和最大值，将A的一个原始值x通过min-max标准化映射成在区间[0,1]中的值x'，其公式为： 新数据=（原数据-极小值）/（极大值-极小值） 二、z-score 标准化

这种方法基于原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x'。 z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。 新数据=（原数据-均值）/标准差 spss默认的标准化方法就是z-score标准化。在SPSS中依次点击Analyze Descriptive Descriptive 点击Save standardized values as varianles即可。 用Excel进行z-score标准化的方法：在Excel中没有现成的函数，需要自己分步计算，其实标准化的公式很简单。 步骤如下： 1.求出各变量（指标）的算术平均值（数学期望）xi和标准差si ； 2.进行标准化处理： zij＝（xij－xi）／si 其中：zij为标准化后的变量值；xij为实际变量值。 3.将逆指标前的正负号对调。 标准化后的变量值围绕0上下波动，大于0说明高于平均水平，小于0说明低于平均水平。 三、Decimal scaling小数定标标准化

多量纲的归一化

多量纲的归一化 归一化方法（Normalization Method） 1、把数变为（0，1）之间的小数主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速，应该归到数字信号处理范畴之内。 2、把有量纲表达式变为无量纲表达式归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。比如，复数阻抗可以归一化书写：Z = R + jωL = R(1 + jωL/R) ，复数部分变成了纯数量了，没有量纲。另外，微波之中也就是电路分析、信号系统、电磁波传输等，有很多运算都可以如此处理，既保证了运算的便捷，又能凸现出物理量的本质含义。 关于神经网络归一化方法的整理 由于采集的各数据单位不一致，因而须对数据进行[-1，1]归一化处理，归一化方法主要有如下几种，供大家参考：（by james） 1、线性函数转换，表达式如下： y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue) 说明：x、y分别为转换前、后的值，MaxValue、MinValue分别为样本的最大值和最小值。 2、对数函数转换，表达式如下： y=log10(x) 说明：以10为底的对数函数转换。 3、反余切函数转换，表达式如下： y=atan(x)*2/PI 归一化是为了加快训练网络的收敛性，可以不进行归一化处理。 归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在-1–+1之间是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。无论是为了建模还是为了计算，首先基本度量单位要同一，神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练（概率计算）和预测的，归一化是同一在0-1之间的统计概率分布；当所有样本的输入信号都为正值时，与第一隐含层神经元相连的权值只能同时增加或减小，从而导致学习速度很慢。为了避

数据归一化方法大全

数据归一化方法大全 在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种，常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。 一、m ax Min标准化 - M i n标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA分别- m a x 为属性A的最小值和最大值，将A的一个原始值x通过m ax Min标准化映射 - 成在区间[0,1]中的值'x，其公式为： 新数据=（原数据-极小值）/（极大值-极小值） 二、z-score 标准化 这种方法基于原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x'。 z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。 新数据=（原数据-均值）/标准差 spss默认的标准化方法就是z-score标准化。 用Excel进行z-score标准化的方法：在Excel中没有现成的函数，需要自己分步计算，其实标准化的公式很简单。 步骤如下： 1.求出各变量（指标）的算术平均值（数学期望）xi和标准差si ； 2.进行标准化处理： zij＝（xij－xi）／si 其中：zij为标准化后的变量值；xij为实际变量值。 3.将逆指标前的正负号对调。 标准化后的变量值围绕0上下波动，大于0说明高于平均水平，小于0说明低于平均水平。

归一化方法

1.1 归一化方法 数据的归一化的目的是将不同量纲和不同数量级大小的数据转变成可以相互进行数学运算的具有相同量纲和相同数量级的具有可比性的数据。数据归一化的方法主要有线性函数法、对数函数法、反余切函数法等 线性函数法 对于样本数据x (n ),n =1,2,……,N ,归一化后的样本数据可以采用三种表示方法，分别是最大最小值法、均值法和中间值法。最大最小值法用于将样本数据归一化到[0,1]范围内；均值法用于将数据归一化到任意范围内，但最大值与最小值的符号不可同时改变；中间值法用于将样本数据归一化到[-1,1]范围内，三种方法的公式分别如式(2-1)、式(2-2)、式(2-3)所示。 ()(()min(()))(max(())min(())),1,2,,y k x k x n x n x n k N =--= (0-1) 1 () 1(),1,2,,,()N i x k y k A k N x x i N x ====∑ (0-2) ()(),1,2,,1 (max(()))2 min(())mid x n x k x y k k N x n -= =- (0-3) max(())min((),1,2,,2 ) mid x n n n N x x += = (0-4) 其中min(x (n ))表示样本数据x (n )的最小值，max(x (n ))表示样本数据x (n )的最大值，x 表示样本数据x (n )的均值，mid x 为样本数据x (n )的中间值，A 为调节因子，是一个常数，用于根据工程实际需要来调节样本数据的范围。 对数函数法 对于样本数据x (n ),n =1,2,……,N,归一化后的样本数据y (n )用公式表示为： 10()log (()),1,2,,y k x k k N == (0-5) 对数函数法主要用于数据的数量级非常大的场合。 反余切函数法 对于样本数据x (n ),n =1,2,……,N ,归一化后的样本数据y (n )用公式表示为： 2 ()arctan(()),1,2,,y k x k k N π = = (0-6) 反余切函数法主要用于将角频率等变量转换到[-1,1]范围。

归一化系数的计算

在区域生态环境状况评价时，用到生态环境状况指数，其中关于归一化系数的问题，我有几点看法： 1、归一化系数适用于什么范围？ 归一化系数，应该是对数据的标准化的一种方法，或者叫做对数据的无量纲化。就是把反应生态环境质量的各个数据通过数据的无量纲化，统一到同一个层面上，便于比较。这个归一化系数起的就是这个作用（用到的标准化方法应该叫做最大值法标准化）。 对单个区域，如一个县，或者某个开发区、流域等没有办法用，只有针对几个县（区）、省、全国，一组数据，才可能有最大值、最小值。具有相对性，非绝对性。 2、全省、全国的数据，如何用？ 在使用归一化系数时，不是必须用本省的归一化系数，归一化系数不是必须用全国或者全省的数据。如果能找到一系列的县域的数据，可以计算，几个县也可以弄出自己的系数。但一般情况下是运用本年度的全国的数据或者全省的数据，多年来生态环境状况指数是一个考核的指数，这方面的数据是有统计的。 3、归一化系数是定值吗？ 归一化系数是动态变化的，不是定值，随着时间、生态质量而变化。即是透过同一个时间段内的一系列数据算出来的。（比如2008年，全河北省的138个县的归一化系数） 4、A最大值，如何计算？ 如几个县的生物丰度，（0.35×林地面积＋0.21×草地面积＋0.28×水域湿地面积……）/全县面积，取最大的一个县的值。即比如县A、B、C、D、E、F的生物丰度分别是0.56、0.23、0.36、0.85、0.02、0.22，则最大值便是0.85，其归一化指数是100/0.85. 5、如果沿海发达地区，无论是评价一个县，还是多个县，应参考全国的数据？ 这个问题的回答是，国家没有这方面的规定。

数据归一化和两种常用的归一化方法

数据归一化和两种常用的归一化方法 数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，如此的情况会阻碍到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲阻碍，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据通过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。以下是两种常用的归一化方法： 一、min-max标准化（Min-Max Normalization） 也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到[0 - 1]之间。转换函数如下： 其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。这种方法有个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义。 二、Z-score标准化方法 这种方法给予原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。通过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1，转化函数为： 其中为所有样本数据的均值，为所有样本数据的标准差。

“[学校计划]下学期英语教研组计划”学校工作计划 别详一、指导思想： 在教务处的领导下，团结奋斗，协调好各备课组间的关系。仔细学习新的教学大纲，巩固进展爱校爱生、教书育人，富有进取精神、乐观积极向上的融洽的教研新风貌，在上届中招取得良好成绩的基础上，为把我组的教研水平提高到一具新的台阶而努力奋斗。 二、奋斗目标： 1、开展学习新大纲的活动，稳步扎实地抓好素养教育； 2、加强教研治理，为把我组全体教师的教学水平提高一具新层面而奋斗； 3、协调处理好学科关系，在各备课内积极加强集体备课活动，在教学过程中要求各备课组按照"五个一"要求，做好教研工作，即"统一集体备课，统一内容，统一进度，统一作业，统一测试"。 4、配合各备课组，搞好第二课堂活动，把创新教育理念灌输到教书育人的过程中。 三、具体措施： 1、期初及期中后召集全组教师会议，布置教研活动安排及进行新大纲学习； 2、降实各备课组教学进度表及教学打算； 3、有的放矢地开展第二课堂活动 初一年组织学生单词竞赛； 初二年组织学生进行能力比赛； 初三年组织学生进听力比赛； 其中初一年有条件的话多教唱英文歌曲，培养学生学习英语的兴趣，含介绍英美文化背景常识。 4、各备课组降实好课外辅导打算，给学有余力的部分学生制造条件，积极备战英语"奥赛"。 5、要求各科任教师，积极主动及时地反馈教情学情，并提出整改意见，指出努力方向； 6、针对别同年段学生的别同表现，注意做好学生的思想教育工作，寓思想教育于教学工作中； 7、降实本学期教研听评课工作安排。

数据的无量纲化处理

常用的数据无量纲化处理方法，主要包括如下几种： （1）总和标准化。分别求出各聚类要素所对应的数据的总和，以各要素的数据除以该要素的数据的总和，即 ),,2,1;,,2,1(1n j m i x x x m i ij ij ij ==='∑= （2.4.1） 经过总和标准化处理后所得到的新数据ij x '，满足 ∑==='m i ij n j x 1),,2,1(1 （2）标准差标准化，即 ),,2,1;,,2,1(n j m i s x x x j j ij ij ==-=' （2.4.2） 式中： ∑==m i ij j x m x 1 1 ∑=-=m i j ij j x x m s 1 2)(1 经过标准差标准化处理后所得到的新数据ij x '，各要素（指标）的平均值为0， 标准差为1，即有： 011 ='=∑=m i ij j x m x ∑=='-'=m i j ij j x x m s 1 21)(1 （3）极大值标准化，即 ),,2,1;,,2,1(}{m a x n j m i x x x ij i ij ij ===' （2.4.3） 经过极大值标准化处理后所得的新数据ij x '，各要素（指标）的极大值为1，其余各数值小于1。 （4）极差的标准化，即

{} {}{}),,2,1;,,2,1(m i n m a x m i n n j m i x x x x x ij i ij i ij i ij ij ==--= （2.4.4） 经过极差标准化处理后所得的新数据ij x '，各要素（指标）的极大值为1，极小值为0，其余的数值均在0与1之间。

数据标准化的几种方法

数据标准化的几种方法 数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。 其中最典型的就是数据的归一化处理，即将数据统一映射到[0,1]区间上，常见的数据归一化的方法有： min-max标准化(Min-max normalization) 也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果落到[0,1]区间，转换函数如下： 其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义。 log函数转换 通过以10为底的log函数转换的方法同样可以实现归一下，具体方法如下： 看了下网上很多介绍都是x*=log10(x)，其实是有问题的，这个结果并非一定落到[0,1]区间上，应该还要除以log10(max)，max为样本数据最大值，并且所有的数据都要大于等于1。 atan函数转换 用反正切函数也可以实现数据的归一化： 使用这个方法需要注意的是如果想映射的区间为[0,1]，则数据都应该大于等于0，小于0的数据将被映射到[-1,0]区间上。

而并非所有数据标准化的结果都映射到[0,1]区间上，其中最常见的标准化方法就是Z 标准化，也是SPSS中最为常用的标准化方法： z-score 标准化(zero-mean normalization) 也叫标准差标准化，经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1，其转化函数为： 其中μ为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差。

多指标综合评价中指标正向化和无量纲化方法的选择

多指标综合评价中 指标正向化和无量纲化方法的选择 叶宗裕 摘要：本文用实例说明了多指标综合评价中，用“倒数逆变换法”进行指标正向化时会完全改变原指标的分布规律，影响综合评价结果的准确性；对三种常用无量纲化方法——极差变换法、标准化法和均值化法的选择使用问题，用实例进行了比较分析。 关键词：综合评价，正向化，无量纲化，标准化法，均值化法 在多指标综合评价中，有些是指标值越大评价越好的指标，称为正向指标（也称效益型指标或望大型指标）；有些是指标值越小评价越好的指标，称为逆向指标（也称成本型指标或望小型指标），还有些是指标值越接近某个值越好的指标，称为适度指标。在综合评价时，首先必须将指标同趋势化，一般是将逆向指标和适度指标转化为正向指标，所以也称为指标的正向化。不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，直接将它们进行综合是不合适的，也没有实际意义。所以必须将指标值转化为无量纲的相对数。这种去掉指标量纲的过程，称为指标的无量纲化（也称同度量化），它是指标综合的前提。在多指标评价实践中，常将指标无量纲化以后的数值作为指标评价值，此时，无量纲化过程就是指标实际值转化为指标评价值（即效用函数值）的过程，无量纲化方法也就是指如何实现这种转化。从数学角度讲就是要确定指标评价值依赖于指标实际值的一种函数关系式，即效用函数f j。因此，指标的无量纲化是综合评价的一项重要容，对综合评价结果有重要影响。 指标的正向化和无量纲化都有多种方法，应用时，应根据实际情况选择合适的方法，否则将会使综合评价的准确性受到影响。本章就如何选择正向化和无量纲化方法作些讨论。 （一）关于指标正向化方法 对于指标的正向化，在实际应用中许多学者常使用将指标取倒数的方法（为华教授称其为“倒数逆变换法”[1]），写成公式为： y =C/x ij（1） ij 其中C为正常数，通常取C=1。很明显，用（1）式作为指标的正向化公式时，当原指标值x ij较大时，其值的变动引起变换后指标值的变动较慢；而当原指标

归一化问题详解

归一化问题 归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。归一化是为了加快训练网络的收敛性，可以不进行归一化处理 归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。无论是为了建模还是为了计算，首先基本度量单位要同一，神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练(概率计算)和预测的，归一化是同一在0-1之间的统计概率分布;SVM是以降维后线性划分距离来分类和仿真的，因此时空降维归一化是统一在-1--+1之间的统计坐标分布。 当所有样本的输入信号都为正值时，与第一隐含层神经元相连的权值只能同时增加或减小，从而导致学习速度很慢。为了避免出现这种情况，加快网络学习速度，可以对输入信号进行归一化，使得所有样本的输入信号其均值接近于0 或与其均方差相比很小。 归一化是因为sigmoid函数的取值是0到1之间的，网络最后一个节点的输出也是如此，所以经常要对样本的输出归一化处理。所以这样做分类的问题时用[0.9 0.1 0.1]就要比用要好。 但是归一化处理并不总是合适的，根据输出值的分布情况，标准化等其它统计变换方法有时可能更好。 主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速，应该归到数字信号处理范畴之内。归一化方法（Normalization Method） 1。把数变为（0，1）之间的小数主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速，应该归到数字信号处理范畴之内。 2 。把有量纲表达式变为无量纲表达式归一化是一种简化计算的方式，即将 有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。 比如，复数阻抗可以归一化书写：Z = R + jωL = R(1 + jωL/R) ，复数部分 变成了纯数量了，没有量纲。 标准化方法（Normalization Method） 数据的标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。由于信用指标体系的各个指标度量单位是不同的，为了能够将指标参与评价计算，需要对指标进行规范化处理，通过函数变换将其数值映射到某个数值区间。

FRFT估计LFM信号参数时量纲归一化

clc; clear all; close all; fs=1e8; %采样频率100MHZ Tc=8e-6; %脉冲长度8us Ts=1/fs; T=0.5e-3; %脉冲序列间隔0.5ms N=Tc/Ts; startt=-(N-1)/2;%脉冲起始处 endd=(N-1)/2;%脉冲截止处 fI=10e6; %脉冲数字起始频率 B=4e6; %带宽4MHZ chirp_rate=B/Tc; %信号调频率5*10^11 t1=startt*(1/fs):1/fs:endd*(1/fs);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%% t2=0*(1/fs):1/fs:(N-1)*(1/fs) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%% pulse1=exp(1j*(2*pi*fI*t1+pi*chirp_rate*(t1).^2)); pulse2=exp(1j*(2*pi*fI*t2+pi*chirp_rate*(t2).^2)); figure(1) plot((0:N-1)*fs/N,abs(fft(pulse1))) figure(2) plot((0:N-1)*fs/N,abs(fft(pulse2))) %% 二维搜索估计调频率和初始频率 % 峰值搜索 xk=pulse1;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%% %xk=pulse1;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%% pp=0.5:0.01:1.5; u=1:1:N; PP=zeros(length(u),length(pp)); k=0; for ii=1:1:length(pp) p3 = frft(xk,pp(ii)); %p3 = Fr_FT(xk,pp(ii)); %p3 =dfrft(xk,pp(ii)*pi/2,N,N,Ts); PP(:,ii) = p3.*conj(p3); end [CX1,CP]=max(max(PP)); %[CX2,CU]=max(max(PP'));https://www.wendangku.net/doc/9314675484.html, great_p=pp(CP);%最优阶次%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% pp=great_p-0.01:0.0005:great_p+0.01; u=1:1:N;

数据标准化的几种方法

数据标准化的几种方法 TTA standardization office【TTA 5AB- TTAK 08- TTA 2C】

数据标准化的几种方法 在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种，常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。 一、Min-max 标准化 min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA分别为属性A的最小值和最大值，将A的一个原始值x通过min-max标准化映射成在区间[0,1]中的值x'，其公式为： 新数据=（原数据-极小值）/（极大值-极小值） 二、z-score 标准化

这种方法基于原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x'。 z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。 新数据=（原数据-均值）/标准差 spss默认的标准化方法就是z-score标准化。在SPSS中依次点击Analyze Descriptive Descriptive 点击Save standardized values as varianles即可。 用Excel进行z-score标准化的方法：在Excel中没有现成的函数，需要自己分步计算，其实标准化的公式很简单。 步骤如下： 1.求出各变量（指标）的算术平均值（数学期望）xi和标准差si ； 2.进行标准化处理： zij＝（xij－xi）／si 其中：zij为标准化后的变量值；xij为实际变量值。 3.将逆指标前的正负号对调。

(完整版)2.3数据的无量纲化处理及示例(可编辑修改word版)

i i i i i i 数据的无量纲处理方法及示例 在对实际问题建模过程中，特别是在建立指标评价体系时，常常会面临不同类型的数据处理及融合。而各个指标之间由于计量单位和数量级的不尽相同，从而使得各指标间不具有可比性。在数据分析之前，通常需要先将数据标准化，利用标准化后的数据进行分析。数据标准化处理主要包括同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据的同趋化处理主要解决不同性质的数据问题，对不同性质指标直接累加不能正确反应不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对评价体系的作用力同趋化。数据无量纲化主要解决数据的不可比性，在此处主要介绍几种数据的无量纲化的处理方式。 （1） 极值化方法 可以选择如下的三种方式： （A ） x ' = x i max - = x i min R 即每一个变量除以该变量取值的全距，标准化后的每个变量的取值范围限于[-1,1]。 (B) x ' = xi - max - min = min x i - min R 即每一个变量与变量最小值之差除以该变量取值的全距，标准化后各变量的取值范围限于[0,1]。 (C) 值为 1。 x ' = x i max ，即每一个变量值除以该变量取值的最大值，标准化后使变量的最大取 采用极值化方法对变量数据无量纲化是通过变量取值的最大值和最小值将原始数据转换为界于某一特定范围的数据，从而消除量纲和数量级的影响。由于极值化方法对变量无量纲化过程中仅仅对该变量的最大值和最小值这两个极端值有关，而与其他取值无关，这使得该方法在改变各变量权重时过分依赖两个极端取值。 （2） 标准化方法 利用 x ' = x i - s x 来计算，即每一个变量值与其平均值之差除以该变量的标准差，无量 纲化后各变量的平均值为 0，标准差为 1，从而消除量纲和数量级的影响。虽然该方法在无量纲化过程中利用了所有的数据信息，但是该方法在无量纲化后不仅使得转换后的各变量均值相同，且标准差也相同，即无量纲化的同时还消除了各变量在变异程度上的差异。 （3） 均值化方法 计算公式为： x ' = 异程度上的信息。 x i ，该方法在消除量纲和数量级影响的同时，保留了各变量取值差 x i （4） 标准差化方法 计算公式为： x ' = x i 。该方法是标准化方法的基础上的一种变形，两者的差别仅在无 s 量纲化后各变量的均值上，标准化方法处理后各变量的均值为 0，而标准差化方法处理后各

数据标准化方法

数据标准化方法 问题1：将一个人的体重和身高相加在一起有无什么意义？ 答：量纲（就是单位）不同的量相加是没有意义的。不加处理就将两个不同量纲的量相加这是数学建模的大忌！ 问题2：如何将一个人的体重G 和身高H 这两个指标综合为一个指标用以评价一个人身材？ 答：通常考虑加法模型和乘法模型。乘法模型在这里不太适合，故考虑加法模型，一般采用加权组合的方式，即12P w G w H =+，这里121w w +=，但是这样就犯了一个严重的错误。 因此需要先对,G H 进行预处理→无量纲化，也就是数据标准化方法。 数据标准化方法主要有以下三种： （1）规范化方法 对序列12,,...,n x x x 进行变换： 111m in{} m ax{}m in{} i j j n i j j j n j n x x y x x ≤≤≤≤≤≤-= - 则新序列12,,...,[0,1]n y y y ∈且无量纲。一般的数据需要时都可以考虑先进行规范化处理。 （2）正规化方法 对序列12,,...,n x x x 进行变换： i i x x y s -= ，这里1 1 n i i x x n == ∑ ，s = 则新序列12,,...,n y y y 的均值为0，而方差为1，且无量纲。 （3）归一化方法 对正项序列12,,...,n x x x 进行变换： 1 i i n i i x y x == ∑ 则新序列12,,...,[0,1]n y y y ∈且无量纲，并且显然有1 1n i i y ==∑。 归一化方法在确定权重时经常用到。 针对实际情况，也可能有其他一些量化方法，或者要综合使用多种方法，总之最后的结果都是无量纲化。