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
+ N9 r" B" F$ e7 R
P=[
8 X) P1 |* i6 T* q2 Z: f4 Z
' W T* l8 {. U) b
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）
) [4 V! p2 X/ |4 C- l) C) y
+ N$ ?/ Z1 q& q: e( M
6 2 0.11 0.10 7
" T: \; ~! Y% E F( O# F
- s" ]! F) w) G" ~0 P& }
5 2 0.13 0.15 6
2 h/ Y# d& Y4 S1 a6 M
$ z [2 K+ ?" B' X
4 2 0.10 0.20 4
b0 D2 {7 \. T! m: ?$ [( @
]
& G. K; c5 _' b, o
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。
: w( l1 M$ g/ t- {
9 A0 j T9 p: I s3 t' k
%归一化
. |. M; w9 L' d7 a' A1 [6 j
[inputn,inputps]=mapminmax(P);
( w x4 j E' m+ ?8 e9 |- ^; Q' d' c
[outputn,outputps]=mapminmax(T);
6 O, R- e6 Y, y, j& M, R( `
3 ^4 G% P( H' Y$ g9 B5 V6 H. O5 ?+ p5 {
%神经网络构建
( M5 X) X5 K/ N' d, T9 E& t
net=newff(inputn,outputn,10,{'tansig','purelin'});
* {5 Z& ^# p1 u# G, D4 u% d
- D6 S m0 K. `" i: G7 N2 {
%网络参数配置
: E Z6 M6 S8 Y k3 f! E9 T
net.trainParam.epochs=1000;
8 L2 z" u. r5 C- S5 R' C! X0 Z1 A# P' K* G
net.trainParam.lr=0.01;
) Q* `7 N6 u3 l- I' v; w# t6 `( m
net.trainParam.goal=0.00004;
$ |- D* b3 e3 _: s h% h! Q$ [4 [
9 J7 i9 D0 i- n& n) s
%BP神经网络训练
3 B# U( }! }+ h' d- [; Z& X
net=train(net,inputn,outputn);
& _9 t4 L! |: w/ B. V
; U5 `9 f! v J' U) Z f% y" |
---------------------------------------割-------------------------------------------------
% Q H+ p! D7 ?( n5 N7 U
" ?# K" V1 H# i) p) M+ D7 u
或者不归一化,直接这样规定取值范围呢？
. J. a6 R8 O( A* W
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
% a r% o5 k- e- ]
你想问什么问题？
. k9 X# \6 V. r: J' g2 ]
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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