用神经网络讨论多个因素对回弹的影响

cheelchen

%网络输入数据
P=[
( g7 \/ v" s- W+ A/ ]
# P/ z3 b( g, Y% @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）
# M( ~* B% @: ]3 V% F
! y4 h/ I9 u; y: V9 z( p6 2 0.11 0.10 7

5 2 0.13 0.15 6
4 X/ J+ k& h; v
4 2 0.10 0.20 4
]
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。
3 H' P( `# ]- e4 @2 ~0 A9 |& @4 n
%归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(P);
[outputn,outputps]=mapminmax(T);

%神经网络构建
8 I: n$ ]6 d! T* F  v1 nnet=newff(inputn,outputn,10,{'tansig','purelin'});
/ x# X+ h4 X0 V* H0 H0 ~  O9 h
%网络参数配置
& a4 E$ r1 v9 P' d  P5 I+ Cnet.trainParam.epochs=1000;
! z1 a+ @+ o" j" E* Cnet.trainParam.lr=0.01;
net.trainParam.goal=0.00004;

( R0 S0 x: d( S/ c) I%BP神经网络训练
! u: b6 V% B5 a, |" P4 V, X. Unet=train(net,inputn,outputn);

- b: Q1 W. D. ^+ y5 d- R$ M/ P---------------------------------------割-------------------------------------------------

" H* I/ {# Y' q- x* t( N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
1 f8 Q! A3 y; |0 o$ Y7 K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