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=[

, u& M/ q1 ~- R. ]1 r# ?% t7 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）
0 k+ b# L3 M  n1 V
$ e! g  R: K) B' S# z) w) Z6 2 0.11 0.10 7
6 i9 T; G/ Z; _
' A- D$ G' `" |% f" M0 q3 K) j5 2 0.13 0.15 6
  l  m( ]2 S* N1 {: w) t* ?. _5 p
4 2 0.10 0.20 4
]
$ H" q/ K8 o/ S" U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。
5 ]9 m6 u+ B( n. }7 M' v' a
%归一化
) O+ d. z! }) p  o; j# h! O[inputn,inputps]=mapminmax(P);
' R+ s* T* L! O: @. U0 S3 J9 s$ n+ ]0 [[outputn,outputps]=mapminmax(T);
0 q: a* b1 t5 V3 T
5 C! l/ m+ V" g%神经网络构建
net=newff(inputn,outputn,10,{'tansig','purelin'});
3 z: S( m9 Y+ f2 M# g- @8 z& F
%网络参数配置
! \% f0 H# |0 s7 c9 C9 P' ynet.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.lr=0.01;
+ ]. z4 \  ]" g# b- Ynet.trainParam.goal=0.00004;

( m  l6 X& o% A" A! w%BP神经网络训练
' B' M5 W! _/ ]! f5 Q/ g/ Knet=train(net,inputn,outputn);

---------------------------------------割-------------------------------------------------

3 S% {) ~4 W6 F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？

- c5 Y. I+ z1 H( B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