数学建模社区-数学中国
标题:
用神经网络讨论多个因素对回弹的影响
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作者:
cheelchen
时间:
2013-1-15 18:33
标题:
用神经网络讨论多个因素对回弹的影响
%网络输入数据
) G1 e) B0 l6 X1 K
P=[
, P( h% ]# l& f# O$ H
' m+ C: A" s" |, K
7 2 0.12 0.05 5（每列分别是圆角 压边力 摩擦系数 模具间隙 凹模圆角等）
- D( @: a$ ^( {3 [* _* a
! }) W/ g- d7 f* g [- k2 e3 ?, R% Z
6 2 0.11 0.10 7
; k/ y- f7 M8 x- ]; D4 I' m' r" u
; W& y- N. k' y" \. m6 ?
5 2 0.13 0.15 6
) _( C5 U- `6 ^" z: ?1 E' J
' S1 h% N7 _0 Y* l4 {9 O5 `* R w4 \
4 2 0.10 0.20 4
+ J% F+ D6 G) Z
]
* Q& X E) I u0 k p' f
归一化之后，默认的最大值是7，最小值是0.05，但是这两个参数属于不同的因素，应该是每列都对应一个最大值最小值，即每个因素有各自的最大最小值。
. f. c: E- M$ c% W. E& f% F
6 m! ?$ l* Z: T4 N l- U
%归一化
, ?+ Y1 T: F, r# G
[inputn,inputps]=mapminmax(P);
6 C. }2 K" r" D, n% ~ n5 r; r
[outputn,outputps]=mapminmax(T);
. g! ` K }% G3 _- j' k& k
1 K# u- W$ Y6 x2 W2 ^
%神经网络构建
; a# A! s1 M; E5 J7 S
net=newff(inputn,outputn,10,{'tansig','purelin'});
# ^" T4 U ~! h: B* E
+ p, T# a) t: s" z. ]) `) O
%网络参数配置
5 N N' \5 S) |" H8 K1 {
net.trainParam.epochs=1000;
1 c/ T: i6 b5 g9 S+ `! c
net.trainParam.lr=0.01;
1 N9 K+ B* S+ N6 m7 R
net.trainParam.goal=0.00004;
P& ]% [: }# r- U/ F5 I
+ p, c) f$ M3 u w+ E
%BP神经网络训练
+ o: a! G/ y) `
net=train(net,inputn,outputn);
5 B* U9 B3 \* R* P7 g5 @; B- ^' \# k
' ]! }8 K7 }! x
---------------------------------------割-------------------------------------------------
+ h2 f; W m$ z. m- L
& |* U4 p6 g2 ~
或者不归一化,直接这样规定取值范围呢？
; [+ ~# k4 w9 C
net=newff（[4,7;2,5;0.10,0.13;0.05,0.20;4,7])
作者:
木兆木风
时间:
2013-1-15 20:25
你想问什么问题？
作者:
cheelchen
时间:
2013-1-17 15:39
木兆木风 发表于 2013-1-15 20:25
4 }; j T% Q& m( a8 a( e) b% j3 F
你想问什么问题？
5 m! k2 K1 S) e3 N1 N& Z
就是把几个因素的值写在一起，怎么区分开，每列代表不同的项目。而不是整个矩阵代表同一个项目
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4 }; j T% Q& m( a8 a( e) b% j3 F