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[问题求助] 用神经网络讨论多个因素对回弹的影响

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cheelchen        

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    发表于 2013-1-15 18:33 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    %网络输入数据. M1 \  [; y3 X) V$ U) A
    P=[5 F+ }( ~6 a1 @1 {

      X4 I: i) Q: W9 q% I8 ?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 ^' o4 w; ?- |# J( C, R+ s) l4 \% a2 o8 ?6 J! b
    6 2 0.11 0.10 70 N; P. B% ~& |8 i

    , Z3 Z* _* I. R5 E; W" `3 _5 2 0.13 0.15 6
    1 V- r6 S* t7 S. }) j
    - M" F1 w5 J+ Q5 c, ]( j4 2 0.10 0.20 4, ?: S# g) U4 U7 ]2 N
    ]5 I/ P' {" S9 ~$ c  o! y0 `, F4 _
    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。
    + P- X6 Q% ?2 P) P' R! p8 a* P/ w6 g- X- Y* @
    %归一化
    ' S% s1 }* Z, r, _2 w5 Q[inputn,inputps]=mapminmax(P);7 x$ b7 i+ i4 N/ ?
    [outputn,outputps]=mapminmax(T);. R7 w. ?) {; M2 Z4 L
    " o. q1 B2 T$ p, D( |0 g- P
    %神经网络构建, U% B' X" H( I+ Z( l) X
    net=newff(inputn,outputn,10,{'tansig','purelin'});
    / [  K) Q" ?$ c3 C1 T2 B
    " {+ E3 Q3 u4 q9 ?! X0 e%网络参数配置: H6 ?* M- v0 g" L' O
    net.trainParam.epochs=1000;
    % u" ]3 g+ |$ Onet.trainParam.lr=0.01;
    6 z' A: V# f1 G5 d0 Wnet.trainParam.goal=0.00004;9 V' g  i" Z' U$ r& r3 q

    - B' g1 N: U: \%BP神经网络训练
    - M0 k: J& p0 [8 f6 qnet=train(net,inputn,outputn);
    : i/ Q  ]. _: i5 ?$ {! n" V& D, c
    ---------------------------------------割-------------------------------------------------
    0 i3 j0 ]4 I0 ?. h9 n, E9 c$ J' H% V
    或者不归一化,直接这样规定取值范围呢?
    8 w" Z& \& E7 d4 O# w. lnet=newff([4,7;2,5;0.10,0.13;0.05,0.20;4,7])
    zan
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    cheelchen  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  详情 回复 发表于 2013-1-17 15:39
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    cheelchen        

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    木兆木风 发表于 2013-1-15 20:25
      V+ I2 K4 ^! A, Z. m0 M你想问什么问题?

    7 B9 R- L9 i, k1 ^' p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
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