用神经网络讨论多个因素对回弹的影响

cheelchen

%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）

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。

+ 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);
[outputn,outputps]=mapminmax(T);
" w/ n1 _  V$ l; _( q5 i3 g
%神经网络构建
2 l6 D$ B7 f8 U, a6 t7 Gnet=newff(inputn,outputn,10,{'tansig','purelin'});

%网络参数配置
2 I$ g0 g$ y& z$ E; m4 U0 Onet.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.lr=0.01;
net.trainParam.goal=0.00004;
( r, [, p' V4 V
%BP神经网络训练
net=train(net,inputn,outputn);
5 C: `/ d, l( E* n/ q+ \' Q
9 a0 O" m: w- l( x$ U---------------------------------------割-------------------------------------------------

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])

木兆木风

你想问什么问题？

cheelchen

木兆木风 发表于 2013-1-15 20:25
' {9 I: \3 |  }( r  _你想问什么问题？

6 Q; D- S" y8 a: x: v3 f- P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