用神经网络讨论多个因素对回弹的影响

cheelchen

%网络输入数据
* L4 y0 z# V; ]9 E. |2 N3 qP=[

0 f8 g$ x4 x- f5 E6 i7 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）
4 m5 U* ]: G8 U/ ~
6 2 0.11 0.10 7

5 D/ }# G9 L9 O, c6 S1 L. Z5 2 0.13 0.15 6

( s1 ]" @' z  |4 2 0.10 0.20 4
]
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。
7 o* S) M6 @& @4 M( N; c$ t0 \
%归一化
& M2 P6 B0 o/ D" m$ c) {) A7 g[inputn,inputps]=mapminmax(P);
[outputn,outputps]=mapminmax(T);
+ |2 M' s/ L2 N2 F- k
+ A& l$ J9 l0 o) J1 y. j0 v+ P%神经网络构建
net=newff(inputn,outputn,10,{'tansig','purelin'});
7 H# D9 x4 q" e; q- L  h4 P
%网络参数配置
net.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.lr=0.01;
net.trainParam.goal=0.00004;

%BP神经网络训练
; S& v! j5 Y9 p6 Znet=train(net,inputn,outputn);

' h$ @0 l- l3 I1 t- F---------------------------------------割-------------------------------------------------

" H7 E/ F* J8 M: j! y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
1 w6 P' S; K) i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