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=[

) 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
6 2 0.11 0.10 7

5 2 0.13 0.15 6
4 A! z+ b# `$ w% e
4 2 0.10 0.20 4
/ L, y& @% ^$ L, G7 j]
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 H
%归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(P);
[outputn,outputps]=mapminmax(T);
! [* \# t- z7 x. m; M; `
%神经网络构建
net=newff(inputn,outputn,10,{'tansig','purelin'});

%网络参数配置
# ~6 _0 u; g/ P) g" e$ Q, S4 enet.trainParam.epochs=1000;
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
net=train(net,inputn,outputn);
! y! l0 x7 _" a5 p$ D6 r( z, v
---------------------------------------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])

木兆木风

你想问什么问题？

cheelchen

木兆木风 发表于 2013-1-15 20:25
- `) K7 \9 W: h你想问什么问题？

* Z# R0 h3 \( S2 h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