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%网络输入数据
. q9 g1 }5 \5 G, E9 {2 V- y# r XP=[
- Q* ]. w; x1 [2 s& v
: ~* F( X1 R( S6 }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)6 }/ [, O; l+ |
4 L. o5 Z1 k! K6 2 0.11 0.10 7
4 V( P+ ?( ?. z/ U4 p6 {4 O
, z7 H& `9 g* X: ~5 2 0.13 0.15 6
7 C% |+ {8 H' p- k- Q
( d f5 O! ]7 {( y4 2 0.10 0.20 4
$ }8 ?8 U% u3 `' c) B]
* Z2 n8 L1 {) Q: _) d: J3 o7 G& }) g* w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。4 d+ }7 W9 @3 h P
+ s- U2 B/ E' e0 a9 L5 S) d; l; M2 D%归一化
O" O# F! Q% W& T[inputn,inputps]=mapminmax(P);/ o$ Y$ A0 s; W5 ]! p' p9 |
[outputn,outputps]=mapminmax(T);
" w/ n1 _ V$ l; _( q5 i3 g. U0 m8 I! N- ^" x1 L! G
%神经网络构建
2 l6 D$ B7 f8 U, a6 t7 Gnet=newff(inputn,outputn,10,{'tansig','purelin'});) D) r! @( Q2 z9 I1 z2 W3 G
9 m) H2 b: K+ `1 M7 ?' H
%网络参数配置
2 I$ g0 g$ y& z$ E; m4 U0 Onet.trainParam.epochs=1000;! U% K$ [" C2 `
net.trainParam.lr=0.01;+ o& T8 \ U+ M% x: [3 [
net.trainParam.goal=0.00004;
( r, [, p' V4 V$ h: W- _1 A0 r9 v: z/ S& F! F
%BP神经网络训练7 g) q1 s$ z3 P: g' l
net=train(net,inputn,outputn);
5 C: `/ d, l( E* n/ q+ \' Q
9 a0 O" m: w- l( x$ U---------------------------------------割-------------------------------------------------4 A& P, L9 F) Y6 E! q2 t" E
4 p' H0 I& n& N- W! Z) O4 T' A
或者不归一化,直接这样规定取值范围呢?
' S. v8 K9 [" }% nnet=newff([4,7;2,5;0.10,0.13;0.05,0.20;4,7]) |
zan
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