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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
    - U' L" G& f$ B# g+ A& n: QP=[' [" q* d: B3 m* q  `8 i

    / \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). M4 h: t7 x' @- N
    0 e0 F1 O7 }. r) J/ b+ r
    6 2 0.11 0.10 7
    ; _" G' o$ U  y; b, a ( J  _3 U$ z8 N: q9 `. P
    5 2 0.13 0.15 6
    6 H+ W2 N1 a. K2 Y% {  ]3 u8 r3 g5 O5 B/ n1 D
    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。* G3 ^5 {% y" W% l: [( ^2 h
    , V0 e+ u8 {' D- a9 a
    %归一化
    2 {/ `% S2 Q4 G, f: H[inputn,inputps]=mapminmax(P);
    + L* Z; L9 P" K5 U[outputn,outputps]=mapminmax(T);+ }; N6 [3 H" L$ V
    8 `6 N) x- w+ x8 o( k1 W( d9 E9 n
    %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9 f7 m8 t) L( n4 I6 i
    net.trainParam.epochs=1000;8 n1 O# _. l. G: @8 ]; {4 }
    net.trainParam.lr=0.01;4 j9 d, G* G' e' r9 |
    net.trainParam.goal=0.00004;
    ( {' q7 V6 e) I: {' y2 w/ H& _6 k9 G- l! M
    %BP神经网络训练
    , C9 ]8 j' q4 F. u, Q  k- `- Ynet=train(net,inputn,outputn);4 \0 P+ o8 m  A

    ; y$ ^# }8 o* C  f" M---------------------------------------割-------------------------------------------------" r6 a% M$ E+ c* B/ E$ |  ^
    % \9 U! j3 {# {: m* f9 P: G8 x
    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])
    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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    木兆木风 发表于 2013-1-15 20:25 ( F1 \. n9 v  }0 g7 `# _, b) Y
    你想问什么问题?
    0 G. W7 Q; R8 m+ w5 D! _' M
    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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