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=[

9 d. o: V& r1 [8 A% |7 [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）
8 Z" C9 \0 G$ v7 }# n9 V
% N* K6 {% `! x6 2 0.11 0.10 7
0 X+ h2 U2 f7 f- O6 f
1 W3 `" y2 r* w7 O5 2 0.13 0.15 6
  m) B& _2 `- W4 z* ]- E
5 |- f: u/ ~8 g; \6 n4 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。

: g9 ~) o2 Y' F0 ~3 Q' T$ D%归一化
2 x# j) Q" z: P* {. `- H  d$ u6 x[inputn,inputps]=mapminmax(P);
[outputn,outputps]=mapminmax(T);
/ c; x; G' |, ?- t; Z, E; ~
%神经网络构建
net=newff(inputn,outputn,10,{'tansig','purelin'});

3 S) U7 k4 z" B6 b%网络参数配置
net.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.lr=0.01;
0 E2 p+ A- l7 r3 A! f& Snet.trainParam.goal=0.00004;
! T9 [- Y# D- V1 d5 h
$ C6 k: Q( n& O3 R! A$ y* |" T%BP神经网络训练
0 V; k' d9 U1 P) K, l3 ?+ pnet=train(net,inputn,outputn);

! B2 T, q; ~% D' D8 a---------------------------------------割-------------------------------------------------

, |# ?4 g% M. }( s: V- H或者不归一化,直接这样规定取值范围呢？
0 C# o2 ?1 z: u+ I2 onet=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