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' T5 f5 X4 ~* E% PP=[

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）
" p. P+ F1 s! ]7 Z4 N) R
6 2 0.11 0.10 7

5 2 0.13 0.15 6
! z+ V7 @0 J) X
: y# |) @4 l( @- r4 2 0.10 0.20 4
5 d0 y5 Q+ B0 y' o% a7 L]
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。
0 P, O6 ?. G' h1 P4 h
3 R* n# I' W4 |  S% O$ e) G% R%归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(P);
. H+ u& S! ^) n[outputn,outputps]=mapminmax(T);
3 n* e2 R; x. C' T. k5 A
8 ~9 D. g  t2 h  N5 E' ~% E%神经网络构建
$ f7 y  u# l, ~8 Z  \net=newff(inputn,outputn,10,{'tansig','purelin'});

%网络参数配置
& M9 X5 |  \1 P) a& O9 O( vnet.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.lr=0.01;
net.trainParam.goal=0.00004;
4 K; m8 M9 H+ c8 K# C9 c. `- z# L
%BP神经网络训练
net=train(net,inputn,outputn);
' V) K% y4 l. ]7 W/ j6 q# P
- l) E' |9 I! I( o0 Q/ h---------------------------------------割-------------------------------------------------
4 M* S0 l' T2 o# G
; l+ o# h3 `2 E' F! c8 p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？

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