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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
8 e" m% m* ~* G* s
P=[
2 K% d P; @! V0 o, T: b
5 j; I9 X$ y* ^; a; R
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）
! g, F5 ^- \2 @
4 }/ w _+ x% n5 c) U" R' X
6 2 0.11 0.10 7
/ o) H/ g+ w" J. F q
+ {* z% y* L" R. i5 a- s
5 2 0.13 0.15 6
3 n1 p$ k- s8 @. A. S
% P$ U. u" J, M Y$ W5 w+ o
4 2 0.10 0.20 4
) j" U4 y i5 I8 H$ i P2 z5 t
]
C8 ^. |$ ?( k: x
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。
- G$ @& v! m- D* M
4 O o) K" G1 N( F5 v8 ]$ Z+ T
%归一化
) T% V* F2 E& N! b% H3 J
[inputn,inputps]=mapminmax(P);
0 F( u' }6 `8 x+ \. v* e" K# _
[outputn,outputps]=mapminmax(T);
: H4 o6 f; h* n# `( q" s% I
/ s/ Q& J! n' @- Y
%神经网络构建
$ Y# V4 y" A, O. v/ H3 N3 u: V
net=newff(inputn,outputn,10,{'tansig','purelin'});
- H8 \/ ~' N6 E' Y6 F+ x, A) t
8 B3 \, P, |! Y. @+ Z. N* O
%网络参数配置
2 u8 b. u. O/ I3 e# t$ X7 W4 ]
net.trainParam.epochs=1000;
1 Q/ _: R1 g. I H7 K
net.trainParam.lr=0.01;
) k4 k. U4 t% d! `
net.trainParam.goal=0.00004;
7 i \: W# G1 A$ I6 F* N
( r0 t; F) a; B6 W/ b5 ]4 J/ p
%BP神经网络训练
& o) l8 o) U: G5 K. ?3 n$ F
net=train(net,inputn,outputn);
7 M5 G# o, t: U0 j7 I
5 C" v5 W1 l, n
---------------------------------------割-------------------------------------------------
. t: _& ?" |# u
' M6 N0 b: D! u: V
或者不归一化,直接这样规定取值范围呢？
' I! e, D( t/ h% l
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
! R, P) b4 M% p! p8 N3 F+ b4 z5 }
你想问什么问题？
7 o! D( Y4 S" b6 b' o1 g
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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! R, P) b4 M% p! p8 N3 F+ b4 z5 }