用神经网络讨论多个因素对回弹的影响

cheelchen

%网络输入数据
5 W* Q! ^, m; @7 n; PP=[
6 R5 r4 j- ^8 s$ W  n  P0 s
% Y1 e2 w$ Y  {5 ~  g6 E( [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）
" Z: Q# k( T3 x  U
# K% v0 h& |1 I$ g6 2 0.11 0.10 7

5 2 0.13 0.15 6

6 V' C1 h3 `7 r7 K$ Q0 P& u4 2 0.10 0.20 4
]
2 W/ }6 y+ J* 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。
8 a. r. Y+ }2 Z( D2 g
%归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(P);
( n- o: c2 C+ l; e* @[outputn,outputps]=mapminmax(T);

0 r" v- Y6 Q8 |# o5 c+ H" ^%神经网络构建
+ r9 ^# k5 l' h! Y# d+ y2 xnet=newff(inputn,outputn,10,{'tansig','purelin'});

  A6 I& I8 Q3 S, D' l%网络参数配置
net.trainParam.epochs=1000;
1 v/ y% L. ^' gnet.trainParam.lr=0.01;
$ p% J& y! f  l) e% j- B5 @net.trainParam.goal=0.00004;

%BP神经网络训练
net=train(net,inputn,outputn);
1 G  O. {$ w1 L% m+ N' Q
---------------------------------------割-------------------------------------------------

: w. v( X' E& @2 H" B或者不归一化,直接这样规定取值范围呢？
  {- y5 k! ~7 \% Z& N7 o7 _/ Onet=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
2 ]* C; p" j& [$ J7 n# ~你想问什么问题？

, D, a& D5 F5 o1 w0 H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