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=[

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）

  Q" q" {! [6 D' |  h  ~0 u6 2 0.11 0.10 7

5 2 0.13 0.15 6

/ k3 K! N2 Q; T4 D, G4 2 0.10 0.20 4
2 _/ \2 V8 O, q) k$ p; b]
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。
' W, r$ E! F& @' q. Q  M7 e3 o! ?  M
  c, ?8 k( K# U%归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(P);
[outputn,outputps]=mapminmax(T);

& s2 \: [! U! t  O) f6 _%神经网络构建
* ~. i, h! q1 C8 q# T9 m8 ynet=newff(inputn,outputn,10,{'tansig','purelin'});

- h# M+ \' i" t) ?%网络参数配置
$ m/ }& M, l: c% R4 }( cnet.trainParam.epochs=1000;
, S3 F/ V! k5 E9 O6 P' |8 Wnet.trainParam.lr=0.01;
7 \; W' O9 z! A% U) X9 e% ]9 ]" C% onet.trainParam.goal=0.00004;

%BP神经网络训练
6 f' @; d6 m# |' tnet=train(net,inputn,outputn);
9 p$ H4 D* g7 O; B
---------------------------------------割-------------------------------------------------
1 V" z0 [/ T  n, S* A; [
3 A6 R% w: s) {3 ]- U+ W或者不归一化,直接这样规定取值范围呢？
, H/ x# @4 V# e; [# x! Y/ i3 Qnet=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？

& z4 c8 R1 V. y( X- n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