关于#数据归一化和预测数据无法归一化#的问题,如何解决?

背景:使用BP网络进行回归拟合。输入参数xy:2个,输出结果z:1个。有两组训练数据(20x10)进行了归一化处理,每一行10个数据是一个完整样本,如果测试数据为两个完整样本(1x10),也是可以预测,误差能接受。
问题:如果测试数据都分别只有1个数,此时样本数据不足,无法分别归一化,就不能实现预测。这样就不能解决工程实践遇到的情况,工程实践中测量到都是独立x 和y,不是一个完整样本。请问各位同行有无解决方法?

已解决。参考大佬思路。这样一来就解决工程化办法。

老饼讲解|【例子】提取BP神经网络的数学表达式DEMO
http://bp.bbbdata.com/site/text/49

1个数据2个数据的,就不要神经网络了。