用神经网络讨论多个因素对回弹的影响

cheelchen

%网络输入数据
  T! y' n, F+ E5 Y, P+ BP=[
9 \7 X" i$ G; x+ U% L8 }7 l
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）
5 L& y5 X+ V" ]3 _, E8 F7 z
6 2 0.11 0.10 7

0 N1 H; t7 ~! f+ @- x; Q5 2 0.13 0.15 6
" B4 L+ z4 c& B6 V+ z. P
4 2 0.10 0.20 4
2 A! T) Y& Q) J5 G% N7 }* f3 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。
, m) N+ z2 V$ Z1 a8 R
* U+ M6 @9 {2 V1 T: d. \% |- A) {7 n%归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(P);
[outputn,outputps]=mapminmax(T);

%神经网络构建
net=newff(inputn,outputn,10,{'tansig','purelin'});

- l2 Q6 G! m$ l$ V6 x%网络参数配置
net.trainParam.epochs=1000;
4 U7 J3 M, P$ F: s9 xnet.trainParam.lr=0.01;
net.trainParam.goal=0.00004;

%BP神经网络训练
net=train(net,inputn,outputn);

---------------------------------------割-------------------------------------------------
1 d, A6 M* d, d
$ _7 V  W6 N. l! Z3 ]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
/ l: j# H. V3 v你想问什么问题？

, \% I- i  F/ X  I- H2 Q7 y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