用神经网络讨论多个因素对回弹的影响

cheelchen

%网络输入数据
- U' L" G& f$ B# g+ A& n: QP=[

/ \8 [8 r. m8 f6 x6 z  E# [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
; _" G' o$ U  y; b, a
5 2 0.13 0.15 6
6 H+ W2 N1 a. K2 Y% {  ]3 u
4 2 0.10 0.20 4
/ O& V+ }( k& j" m* F$ r4 s; C]
) D. t0 u. T: w7 f* f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
2 {/ `% S2 Q4 G, f: H[inputn,inputps]=mapminmax(P);
+ L* Z; L9 P" K5 U[outputn,outputps]=mapminmax(T);

%神经网络构建
9 U: C" j7 \( c/ T( Dnet=newff(inputn,outputn,10,{'tansig','purelin'});
: J5 @( F) N" G0 C' m. ?8 t5 w
& }: L1 h$ B2 E0 L* L%网络参数配置
net.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.lr=0.01;
net.trainParam.goal=0.00004;
( {' q7 V6 e) I: {' y2 w/ H
%BP神经网络训练
, C9 ]8 j' q4 F. u, Q  k- `- Ynet=train(net,inputn,outputn);

; y$ ^# }8 o* C  f" M---------------------------------------割-------------------------------------------------

或者不归一化,直接这样规定取值范围呢？
. P# m" y4 Q3 s- [8 s, [+ wnet=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