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%网络输入数据# c0 z L0 G" f- g
P=[. e+ e7 M: p- j3 }* e0 d" n1 N
) M7 @) H: c+ X* G; B2 P7 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)
( o4 x" K6 f$ ~- ^: j( E2 R1 m( N. x# m. ~% K
6 2 0.11 0.10 7$ N. `0 t: j- K _5 q( v
' x) Z5 T: j" H2 Z
5 2 0.13 0.15 6
4 A! z+ b# `$ w% e! E5 q0 }$ F2 c
4 2 0.10 0.20 4
/ L, y& @% ^$ L, G7 j]" ?; \, V0 d# I+ S( X5 T
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 R ]8 K" n4 v+ ^5 @4 H9 N* f+ @0 t( l5 i" Z) [/ r9 o6 B1 ]
%归一化8 a) ?" `% [! V# I( N6 w
[inputn,inputps]=mapminmax(P);; p; g6 I2 ~7 o" L3 |6 x& O1 t
[outputn,outputps]=mapminmax(T);
! [* \# t- z7 x. m; M; `4 G; p4 d0 y: r! `- ~; t2 |+ v
%神经网络构建* l) i5 E5 t& A: L
net=newff(inputn,outputn,10,{'tansig','purelin'});3 V! |# T, r* h
5 Y6 u# a3 ^- `: f4 y" m
%网络参数配置
# ~6 _0 u; g/ P) g" e$ Q, S4 enet.trainParam.epochs=1000;2 a. A X7 w2 P0 ]& C
net.trainParam.lr=0.01;
# j" |( k$ c# `" K9 onet.trainParam.goal=0.00004;
0 u7 P( E( B k, E
; n2 V4 f& I7 a, [$ R$ j%BP神经网络训练4 J& k& W, O7 Q
net=train(net,inputn,outputn);
! y! l0 x7 _" a5 p$ D6 r( z, v; a0 |6 O1 N- q) @
---------------------------------------割-------------------------------------------------
! w' ^8 m7 L t+ F
! l/ g ]! e6 k, p或者不归一化,直接这样规定取值范围呢?
& w* _( Y$ k; F+ [/ Tnet=newff([4,7;2,5;0.10,0.13;0.05,0.20;4,7]) |
zan
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