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）

6 2 0.11 0.10 7

5 2 0.13 0.15 6

4 2 0.10 0.20 4
5 n2 N  ]  C  @  v% K]
  O6 d; l. J+ |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 b# d. }! @$ }: `* v
4 K' P+ _' _( v7 r$ d* d1 l8 W# ^: t8 f%归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(P);
[outputn,outputps]=mapminmax(T);

%神经网络构建
, _- `# X$ f) snet=newff(inputn,outputn,10,{'tansig','purelin'});
3 z) B3 ^9 \2 n- ^0 m+ j; m/ a# h6 c: Q5 ]
9 j( [& y. g! _! ~* F$ N; v' X%网络参数配置
net.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.lr=0.01;
8 A6 L  h$ B, ?; R! o7 p6 \- Anet.trainParam.goal=0.00004;

' [: b7 G1 |  N0 C  y$ h%BP神经网络训练
net=train(net,inputn,outputn);

/ _/ E7 m  T( P/ ?4 S7 ~/ n) ^---------------------------------------割-------------------------------------------------

或者不归一化,直接这样规定取值范围呢？
$ N/ X) O( s/ J: h- ~, Hnet=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？

! I+ i8 d' [( o. _( Z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