Exponenta Banner

setsiminit

Установите начальные условия блока Simulink нейронной сети

Синтаксис

setsiminit(sysName,netName,net,xi,ai,Q)

Описание

setsiminit(sysName,netName,net,xi,ai,Q) берет эти аргументы,

sysName

Имя системы Simulink®, содержащей блок нейронной сети

netName

Имя блока нейронной сети Simulink

net

Исходная нейронная сеть

xi

Начальный вход задерживает состояния

ai

Начальные состояния задержки слоя

Q

Демонстрационный номер (значение по умолчанию равняется 1),

и устанавливает начальные условия блоков нейронной сети Simulink, как задано.

Примеры

Здесь сеть NARX разработана. Сеть NARX имеет стандартный вход и обратную связь разомкнутого цикла вывод к связанному входу обратной связи.

[x,t] = simplenarx_dataset;
     net = narxnet(1:2,1:2,20);
     view(net)
     [xs,xi,ai,ts] = preparets(net,x,{},t);
     net = train(net,xs,ts,xi,ai);
     y = net(xs,xi,ai);

Теперь сеть преобразована в замкнутый цикл, и данные переформатированы, чтобы моделировать ответ замкнутого цикла сети.

net = closeloop(net);
view(net)
[xs,xi,ai,ts] = preparets(net,x,{},t);
y = net(xs,xi,ai);

Здесь сеть преобразована в систему Simulink с портами ввода и вывода рабочей области. Его состояния задержки инициализируются, входной X1, заданный в рабочей области, и это готово быть моделированным в Simulink.

[sysName,netName] = gensim(net,'InputMode','Workspace',...
	'OutputMode','WorkSpace','SolverMode','Discrete');
setsiminit(sysName,netName,net,xi,ai,1);
x1 = nndata2sim(x,1,1);

Наконец начальный вход и задержки слоя получены из модели Simulink. (Они будут идентичны набору значений с setsiminit.)

[xi,ai] = getsiminit(sysName,netName,net);

Смотрите также

| | |

Представленный в R2010b

Документация Deep Learning Toolbox
Поддержка