exponenta event banner

Доступные функции отображения для нелинейных моделей ARX

Программное обеспечение System Identification Toolbox™ обеспечивает несколько функций отображения F (x) для нелинейных моделей ARX. При использовании в модели эти функции отображения в совокупности составляют выходную функцию архитектуры нелинейной модели ARX. Дополнительные сведения о F (x) см. в разделе Структура нелинейных моделей ARX.

Каждая функция сопоставления соответствует классу объекта в этой панели инструментов. При оценке нелинейных моделей ARX в приложении System Identification Toolbox создает и настраивает объекты на основе этих классов. Можно также создать и настроить функции сопоставления в командной строке.

Большинство функций отображения представляют нелинейную функцию как суммированную серию нелинейных единиц, таких как вейвлет-сети или сигмоидные функции, а также содержат линейную составляющую. Можно настроить количество нелинейных единиц измерения n для оценки. Подробное описание каждой функции отображения см. на соответствующей справочной странице.

НелинейностьОбъект сопоставленияСтруктураКомментарии
Вейвлет-сеть
(по умолчанию)
wavenet

g (x) =∑k=1nαkκ (βk (x − γ k))

где λ (s) - вейвлет-функция.

По умолчанию алгоритм оценки определяет количество единиц n автоматически.
Одноуровневая сигмоидальная сетьsigmoidnet

g (x) =∑k=1nαkκ (βk (x − γ k))

где λ (s) = (es + 1) − 1 - сигмоидная функция. βk - вектор строки, такой, что βk (x − γ k) является скаляром.

По умолчанию количество единиц измерения n равно 10.
Раздел дереваtreepartitionКусочно-линейная функция над секциями пространства-регрессора, определяемыми двоичным деревом.Алгоритм оценки определяет количество единиц автоматически.
Попробуйте использовать разделы дерева для моделирования данных, собранных в различных рабочих условиях.
F является линейным в xlinearЭтот оценщик создает модель, которая аналогична линейной модели ARX, но обеспечивает дополнительную гибкость при задании пользовательских регрессоров.Используйте для указания пользовательских регрессоров в качестве функции сопоставления, а не нелинейного объекта сопоставления.
Многослойная нейронная сетьneuralnetИспользует как network объект, созданный с помощью программы Deep Learning Toolbox™. 
Пользовательская сеть
(определяется пользователем)
customnetПохоже на сигмоидальную сеть, но вы указываете (-и).(Для расширенного использования)
Использует указанную функцию единиц измерения.

Связанные темы