用神经网络讨论多个因素对回弹的影响

cheelchen

%网络输入数据
4 k9 n9 B" e# q4 YP=[

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）

5 v( O" E9 v( A8 ^; z  b7 {6 2 0.11 0.10 7
9 }; m7 l1 I; W
5 2 0.13 0.15 6

4 2 0.10 0.20 4
]
5 x* K% {/ {: f, h2 d, p# M/ Z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/ K% R, d- {! p%归一化
& k8 t% ~7 ~- |* S; _4 l% d[inputn,inputps]=mapminmax(P);
  X8 f, e& H5 K- m* L. X( b/ I( D[outputn,outputps]=mapminmax(T);

%神经网络构建
, U; o) {2 m" j; z* Q* K4 Jnet=newff(inputn,outputn,10,{'tansig','purelin'});

, i/ }% n; {/ _# s: ]$ E0 o%网络参数配置
, w/ u) m( |/ _  q1 q/ b6 F7 t. J8 Wnet.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.lr=0.01;
+ j( ^2 X; [2 I: q: lnet.trainParam.goal=0.00004;

4 _$ r' N5 c$ }7 L5 `$ U%BP神经网络训练
net=train(net,inputn,outputn);

---------------------------------------割-------------------------------------------------
' ~8 ^( u+ F- ~6 T( y3 G4 G/ l0 }
8 {# q7 q3 Y+ n; s, \或者不归一化,直接这样规定取值范围呢？
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
8 z* ]( g; J& x" E你想问什么问题？

4 L- h' q- o4 |" D& e7 ~% 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