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=[
. O# A+ ]/ I  ~2 w3 s, m
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）

6 2 0.11 0.10 7

, S+ F4 Y6 b( n, ]! D& S! v5 2 0.13 0.15 6

2 W  |: u: P$ }- C+ Y' O4 2 0.10 0.20 4
8 ^" l( h1 T+ c0 A  `]
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。
( J$ e3 u: r9 l) X
%归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(P);
[outputn,outputps]=mapminmax(T);

%神经网络构建
/ T; |7 @4 d/ ynet=newff(inputn,outputn,10,{'tansig','purelin'});
7 a% x* t: C$ ?4 r! o
%网络参数配置
7 U! B# q/ [3 E2 M2 Y3 Q1 B( inet.trainParam.epochs=1000;
" D& K# ~2 i) v3 V; _net.trainParam.lr=0.01;
$ P. y9 u0 a8 X8 knet.trainParam.goal=0.00004;

%BP神经网络训练
- e: r4 ]% s  V7 k7 i( T* \net=train(net,inputn,outputn);
# B1 h+ Q$ h) `* U( ~$ {
8 V2 [/ X0 C) q$ P5 ?2 e4 H---------------------------------------割-------------------------------------------------

1 R8 b1 i! y6 j/ B6 Z4 L5 \) U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
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