归一化化定义：我是这样认为的，归一化化就是要把你需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保正程序运行时收敛加快。
在matlab里面，用于归一化的方法共有三中，（1）premnmx、postmnmx、tramnmx（2）prestd、poststd、trastd（3）是用matlab语言自己编程。premnmx指的是归一到[－1 1],prestd归一到单位方差和零均值。（3）关于自己编程一般是归一到[0.1 0.9] 。具体用法见下面实例。
为什么要用归一化？
为什么要用归一化呢？首先先说一个概念，叫做奇异样本数据，所谓奇异样本数据数据指的是相对于

其他输入样本特别大或特别小的样本矢量。
下面举例：
m=[0.11 0.15 0.32 0.45 30;
0.13 0.24 0.27 0.25 45];
其中的第五列数据相对于其他4列数据就可以成为奇异样本数据（下面所说的网络均值bp）。奇异样本数据存在所引起的网络训练时间增加，并可能引起网络无法收敛，所以对于训练样本存在奇异样本数据的数据集在训练之前，最好先进形归一化，若不存在奇异样本数据，则不需要事先归一化。
具体举例：
close all
clear
echo on
clc
%BP建模
%原始数据归一化
m_data=[1047.92 1047.83 0.39 0.39 1.0 3500 5075;
1047.83 1047.68 0.39 0.40 1.0 3452 4912;
1047.68 1047.52 0.40 0.41 1.0 3404 4749;
1047.52 1047.27 0.41 0.42 1.0 3356 4586;
1047.27 1047.41 0.42 0.43 1.0 3308 4423;
1046.73 1046.74 1.70 1.80 0.75 2733 2465;
1046.74 1046.82 1.80 1.78 0.75 2419 2185;
1046.82 1046.73 1.78 1.75 0.75 2105 1905;
1046.73 1046.48 1.75 1.85 0.70 1791 1625;
1046.48 1046.03 1.85 1.82 0.70 1477 1345;
1046.03 1045.33 1.82 1.68 0.70 1163 1065;
1045.33 1044.95 1.68 1.71 0.70 849 785;
1044.95 1045.21 1.71 1.72 0.70 533 508;
1045.21 1045.64 1.72 1.70 0.70 567 526;
1045.64 1045.44 1.70 1.69 0.70 601 544;
1045.44 1045.78 1.69 1.69 0.70 635 562;
1045.78 1046.20 1.69 1.52 0.75 667 580];
%定义网络输入p和期望输出t
pause
clc
p1=m_data(:,1:5);
t1=m_data(:,6:7);
p=p1';t=t1';
[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t)
%设置网络隐单元的神经元数(5~30验证后5个最好）
n=5;
%建立相应的BP网络
pause
clc
net=newff(minmax(pn),[n,2],{'tansig','purelin'},'traingdm');
inputWeights=net.IW{1,1};
inputbias=net.b{1};
layerWeights=net.IW{1,1};
layerbias=net.b{2};
pause
clc
% 训练网络
net.trainParam.show=50;
net.trainParam.lr=0.05;
net.trainParam.mc=0.9;
net.trainParam.epochs=200000;
net.trainParam.goal=1e-3;
pause
clc
%调用TRAINGDM算法训练BP网络
net=train(net,pn,tn);
%对BP网络进行仿真
A=sim(net,pn);
E=A-tn;
M=sse(E)
N=mse(E)
pause
clc
p2=[1046.20 1046.05 1.52 1.538 0.75;
1046.05 1046.85 1.538 1.510 0.75;
1046.85 1046.60 1.510 1.408 0.75;
1046.60 1046.77 1.408 1.403 0.75;
1046.77 1047.18 1.403 1.319 0.75];
p2=p2';
p2n=tramnmx(p2,minp,maxp);
a2n=sim(net,p2n);
a2=postmnmx(a2n,mint,maxt)
echo off
pause
clc
程序说明：所用样本数据（见m_data）包括输入和输出数据，都先进行归一化，还有一个问题就是你要进行预测的样本数据(见本例p2)在进行仿真前，必须要用tramnmx函数进行事先归一化处理，然后才能用于预测，最后的仿真结果要用postmnmx进行反归一，这时的输出数据才是您所需要的预测结果。
个人认为：tansig、purelin、logsig是网络结构的传递函数，本身和归一化没什么直接关系，归一化只是一种数据预处理方法。