用神经网络讨论多个因素对回弹的影响

cheelchen

%网络输入数据
0 J3 |7 k8 v1 G$ Y( K* E& zP=[
* X; Z2 p: Z/ n+ i* R) ^4 \
& N! O- v) y3 D, c  ?: }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）
! x0 s7 I5 `3 k
$ Y6 {* p+ B5 \/ \6 2 0.11 0.10 7

5 2 0.13 0.15 6
* F' a6 W" x0 |" x. S/ y
: [# o6 g+ t' ~: q$ T0 a4 2 0.10 0.20 4
]
. D% N* A/ I% F% r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。
  F! r" u0 d5 b. R% u( R
* w& L4 o2 F$ k- W' K%归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(P);
8 ^0 \) L, _" H; A[outputn,outputps]=mapminmax(T);
. T5 R5 h9 s8 m% W# I; u6 ]
. d2 X! F0 B* g1 q6 E6 I%神经网络构建
  ^! m4 Z$ d. Vnet=newff(inputn,outputn,10,{'tansig','purelin'});
; U) X! M0 y2 ^# l3 p
+ z' P! ]( x6 p5 T8 Z7 d3 f%网络参数配置
: J) M0 y* f9 x9 N  d8 gnet.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.lr=0.01;
& m- [" F  e0 [3 ?* inet.trainParam.goal=0.00004;
+ x$ _) {6 X4 G% R
6 L; \5 @6 W8 j; v( x: e%BP神经网络训练
net=train(net,inputn,outputn);
, C) R/ E" k3 l0 k) \5 F8 m
---------------------------------------割-------------------------------------------------
! ~- |7 j) g6 s7 t. c+ b% p. \: ^+ c
( \9 d, f5 X8 P0 Y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