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=[
7 J% V1 g9 ]* Y3 R
/ K2 M* P# n& @7 K; q7 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 R6 t) ]/ I8 D: r8 l! |/ a6 2 0.11 0.10 7

5 2 0.13 0.15 6

4 2 0.10 0.20 4
]
' C* R* f4 f8 u0 |, J' j0 m! \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 U, M" X4 I7 _! w- z' y& `  v: ]+ R2 q' `%归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(P);
[outputn,outputps]=mapminmax(T);
1 S* D2 y+ G" R- r6 T
; j4 p/ N/ T" L%神经网络构建
% \: A2 x7 F9 Anet=newff(inputn,outputn,10,{'tansig','purelin'});
5 `' j- k* t1 ^
%网络参数配置
. M+ {5 |8 f% e6 ]$ N# A/ Wnet.trainParam.epochs=1000;
& ~0 u- ?% L2 U% h- _5 k0 bnet.trainParam.lr=0.01;
net.trainParam.goal=0.00004;
8 i/ V/ A! [1 f, C4 R8 u
%BP神经网络训练
net=train(net,inputn,outputn);

---------------------------------------割-------------------------------------------------
# s1 V8 x) u! c6 T
或者不归一化,直接这样规定取值范围呢？
+ ?. g2 F, p7 anet=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
- N/ ]7 r+ ?3 G, |6 A9 T$ q8 F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