用神经网络讨论多个因素对回弹的影响

cheelchen

%网络输入数据
P=[
; l6 ]( z: i0 j& {& G# ^
& s3 r: w. P! s& Q2 p7 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）
; Y% s& O8 c) t! e6 C( F0 _  }2 W
6 2 0.11 0.10 7
; Z  Y9 L3 S! ~  S* ^: ^9 g
  \8 h1 f! R3 _9 q2 R, S$ n5 2 0.13 0.15 6

* Z  s9 T2 E) `6 A6 I4 2 0.10 0.20 4
]
  N+ [0 f+ ]. G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。
- n8 @7 G7 \3 R$ l* ?( z
%归一化
' ]  N' ?4 V/ g$ W8 q6 w0 }[inputn,inputps]=mapminmax(P);
[outputn,outputps]=mapminmax(T);
5 E6 @4 A0 ?* E! c0 k* _( C
% ?. k$ N" z% j+ `$ ]" t%神经网络构建
5 f8 K1 S) k, g/ M4 o0 a4 dnet=newff(inputn,outputn,10,{'tansig','purelin'});
, N. R! F. h) x! k# u9 O6 E
%网络参数配置
1 E  ~7 ~5 A& {% f& A% E4 a( vnet.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.lr=0.01;
net.trainParam.goal=0.00004;
( r6 V0 M5 X2 N# x9 |
' X& O, w/ Z% w%BP神经网络训练
net=train(net,inputn,outputn);

---------------------------------------割-------------------------------------------------

( b- X" N. [/ [# t) P0 q或者不归一化,直接这样规定取值范围呢？
+ N; ^1 a/ f: z$ \net=newff（[4,7;2,5;0.10,0.13;0.05,0.20;4,7])

木兆木风

你想问什么问题？

cheelchen

木兆木风 发表于 2013-1-15 20:25
3 g4 M4 N) t3 v. T9 ]. F% r你想问什么问题？

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