MATLAB.Exponenta
MATLAB и Simulink на русском
Технологии разработки и отладки
		сложных технических систем
 

Математика\Neural Network Toolbox Перейти на страницу содержания раздела

Список функций Neural NetworkToolbox: Функции предварительной и пост обработки

  В оглавление \ К следующему разделу \ К предыдущему разделу

TRAPCA
Анализ главных компонент
с использованием матрицы, вычисленной с помощью prepca

Синтаксис:

[Ptrans] = trapca(P,TransMat)

Описание:

TRAPCA осуществляет предварительную обработку набора входных данных для тренировки путем применения преобразования главных компонент, которое было предварительно получено с помощью PREPCA. Перед использованием данной функции необходимо убедиться, что тренировка сети была проведена с использованием данных, которые были нормированы с помощью PREPCA. Необходимо, чтобы все последующие входные данные для сети были преобразованы с использованием той же нормировки.

Входные параметры:

  • P - RxQ матрица входных векторов;
  • TransMat – матрица преобразования.

Выходные параметры:

  • Ptrans- преобразуемые данные.

Примеры.

Выполним анализ главных компонент и оставим только те компоненты, вклад которых в дисперсию данных превышает 2%. При этом сначала используется PRESTD для того, чтобы обеспечить равенство нулю среднего значения.

p=[-1.5 -0.58 0.21 -0.96 -0.79; -2.2 -0.87 0.31 -1.4 -1.2];
t = [-0.08 3.4 -0.82 0.69 3.1];
[pn,meanp,stdp,tn,meant,stdt] = prestd(p,t);
[ptrans,transMat] = prepca(pn,0.02);
net = newff(minmax(ptrans),[5 1],{'tansig' 'purelin'},'trainlm');
net = train(net,ptrans,tn);

Если возникнет необходимость обработать с помощью тренированной сети новые данные, то перед этим их необходимо преобразовать с помощью функций TRASTD и TRAPCA. А выходные данные необходимо преобразовать обратно с помощью POSTSTD.

p2 = [1.5 -0.8;0.05 -0.3];
[p2n] = trastd(p2,meanp,stdp);
[p2trans] = trapca(p2n,transMat);
an = sim(net,p2trans);
[a] = poststd(an,meant,stdt);

Алгоритм.

Ptrans = TransMat*P.

  В оглавление \ К следующему разделу \ К предыдущему разделу

 

Поиск по сайту:

Система Orphus

Яндекс.Метрика