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=[
- N) [2 u) s( x: n' r
9 s( k& ?0 s8 O8 N5 `! m7 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）

6 2 0.11 0.10 7
% d. I/ ?% J- l8 n
5 2 0.13 0.15 6

4 2 0.10 0.20 4
4 v! S( S4 {$ Y]
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。

%归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(P);
* C) @& }+ C+ E* D5 Y[outputn,outputps]=mapminmax(T);
7 H. e* _& Q' C$ ?" P/ j! |# Z5 l! W
) D7 w, Z/ B; c9 K%神经网络构建
net=newff(inputn,outputn,10,{'tansig','purelin'});
) c; d* B/ i# T0 u8 B+ X0 P* o
6 b7 W* q3 P4 _0 @%网络参数配置
$ U8 k9 |/ b/ v" D: S* h, pnet.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.lr=0.01;
; P! o' T, Y+ A5 jnet.trainParam.goal=0.00004;
* y" e7 \2 k! w7 \6 }# T
%BP神经网络训练
net=train(net,inputn,outputn);
) [* ?' ~6 I( q% Y8 w9 }; t
---------------------------------------割-------------------------------------------------

或者不归一化,直接这样规定取值范围呢？
: C- q0 E, t) u, _( Y; Mnet=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
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