sigmoidnet

Класс, представляющий сигмоидальное сетевое средство оценки нелинейности для нелинейного ARX и моделей Хаммерстайна-Винера

Синтаксис

s=sigmoidnet('NumberOfUnits',N)
s=sigmoidnet(Property1,Value1,...PropertyN,ValueN)

Описание

sigmoidnet объект, который хранит сигмоидальное сетевое нелинейное средство оценки для оценки нелинейного ARX и моделей Хаммерстайна-Винера.

Можно использовать конструктора, чтобы создать объект нелинейности, можно следующим образом:

s=sigmoidnet('NumberOfUnits',N) создает сигмоидальный объект средства оценки нелинейности с N условия в сигмоидальном расширении.

s=sigmoidnet(Property1,Value1,...PropertyN,ValueN) создает сигмоидальный объект средства оценки нелинейности, заданный свойствами в sigmoidnet Свойствах.

Используйте evaluate(s,x) вычислить значение функции, определяемой sigmoidnet объекты в x.

Свойства sigmoidnet

Можно включать пары значения свойства в конструктора, чтобы задать объект.

После создания объекта можно использовать get или запись через точку, чтобы получить доступ к значениям свойства объекта. Например:

% List all property values
get(s)
% Get value of NumberOfUnits property
s.NumberOfUnits

Можно также использовать set функционируйте, чтобы установить значение конкретных свойств. Например:

set(s, 'LinearTerm', 'on')
Первый аргумент к set должно быть имя переменной MATLAB®.

PropertyName Описание
NumberOfUnits

Целое число задает количество модулей нелинейности в расширении.
Default=10.

Например:

sigmoidnet(H,'NumberOfUnits',5)
LinearTerm

Может иметь следующие значения:

  • 'on'— Оценивает вектор L в расширении.

  • 'off'— Фиксирует вектор L, чтобы обнулить.

Например:

sigmoidnet(H,'LinearTerm','on')
Parameters

Структура, содержащая параметры в нелинейном расширении, можно следующим образом:

  • RegressorMean: 1 m вектор, содержащий средние значения x в данных об оценке, r.

  • NonLinearSubspaceM- q матрица, содержащая Q.

  • LinearSubspaceM- p матрица, содержащая P.

  • LinearCoefP- 1 вектор L.

  • DilationQ- n матрица, содержащая значения bn.

  • Translation: 1 n вектор, содержащий значения cn.

  • OutputCoefN- 1 вектор, содержащий значения an.

  • OutputOffset: скалярный d.

Как правило, значения этой структуры установлены путем оценки модели с a sigmoidnet нелинейность.

Примеры

Использование sigmoidnet задавать нелинейное средство оценки в нелинейном ARX и моделях Хаммерстайна-Винера. Например:

m=nlarx(Data,Orders,sigmoidnet('num',5));

Советы

Использование sigmoidnet задавать нелинейную функцию y=F(x), где y является скаляром, и x является m- размерный вектор-строка. Сигмоидальная сетевая функция основана на следующем расширении:

F(x)=(xr)PL+a1f((xr)Qb1+c1)+                          +anf((xr)Qbn+cn)+d

где f является сигмоидальной функцией, данной следующим уравнением:

f(z)=1ez+1.

P и Q является m- p и m- q матрицы проекции. Матрицы проекции P и Q определяются анализом главных компонентов данных об оценке. Обычно, p=m. Если компоненты x в данных об оценке линейно зависимы, то p<m. Количество столбцов Q, q, соответствует количеству компонентов x используемый в сигмоидальной функции.

Когда используется в нелинейной модели ARX, q равно размеру NonlinearRegressors свойство idnlarx объект. Когда используется в модели Хаммерстайна-Винера, m=q=1 и Q является скаляром.

r является 1 m вектор и представляет среднее значение вектора регрессора, вычисленного из данных об оценке.

d, a, и c являются скалярами.

L является p- 1 вектор.

b является q- 1 вектор.

Алгоритмы

sigmoidnet использует итеративный поисковый метод для оценки параметров.

Смотрите также

|

Представленный в R2007a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте