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%网络输入数据2 I0 V- y0 e r& a0 Q# \0 P! O$ I) ~
P=[
+ [* I s- g7 r( T+ ]: v7 I* z; l$ s6 @! W
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)$ `) J3 w& B) e$ }% x4 a
9 u' |& p+ X8 R$ s' f* z N2 [
6 2 0.11 0.10 7
) I: V4 G6 Q* G 3 I" r( d5 I3 s/ ?6 e
5 2 0.13 0.15 6- k" K1 `) {1 ~: h2 X' @- H
4 O7 \! W. Y: n9 z, Y# o4 2 0.10 0.20 4
7 y3 v; `* }/ e] `- T2 Z: T8 c
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。
' X) [! X6 n# @0 Y I. ~# b* r* `
2 {$ I- {" f: d% E%归一化- N1 D2 ^+ j4 g- W- }* y
[inputn,inputps]=mapminmax(P);+ p2 W% ]9 J: C+ Y: w# h/ P( D
[outputn,outputps]=mapminmax(T);
; S2 ^: G* m$ m
3 c5 G8 g# J, Z5 T# `7 F/ ?%神经网络构建
+ y h- U0 v. J% v( Anet=newff(inputn,outputn,10,{'tansig','purelin'});7 P* x7 a# W) J r8 O) h* f: P
* Z* W" G- D! m6 v: a/ }7 ? V4 V%网络参数配置' N" N) B6 m2 k& L
net.trainParam.epochs=1000;
8 o$ m# X- N6 m0 fnet.trainParam.lr=0.01;
! G1 W. ?' D5 L% Cnet.trainParam.goal=0.00004;6 j9 K. D% K! o% x* r2 z4 R
0 P( U9 F- t* a%BP神经网络训练; {: q5 K) @! `
net=train(net,inputn,outputn);4 T% H& \) N$ i9 F
" k% \+ W8 O5 A9 V---------------------------------------割-------------------------------------------------( ?9 s6 H! o& b2 R6 i2 K: g
% F _. E& g/ i- O3 \1 V1 K
或者不归一化,直接这样规定取值范围呢?* f r7 c' F2 o# o5 l
net=newff([4,7;2,5;0.10,0.13;0.05,0.20;4,7]) |
zan
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