Набор функций ответа для локальной модели
RFs = L.ResponseFeatures
Это свойство объекта локальной модели, mbcmodel.localmodel.
RFs = L.ResponseFeatures возвращает mbcmodel.responsefeatures объект. L - локальная модель.
Описание взаимосвязей между локальными моделями, локальными ответами и другими ответами см. в разделе Общие сведения о структуре модели для создания сценариев в документации по началу работы.
Доступные свойства и методы описаны в следующих таблицах.
| Собственность | Описание |
|---|---|
| EvaluationPoints | Массив ячеек точек оценки для набора функций ответа (только для чтения). Элемент EvaluationPoints пуст, если функция ответа не использует точку оценки. Это свойство устанавливается при создании функции ответа (см. метод Add). |
| Типы | Массив ячеек типов для набора функций ответа (только для чтения). Это свойство устанавливается при создании функции ответа (см. метод Add). |
| NumberOfResponseFeatures | Количество функций ответа в наборе (только для чтения). |
| IsFitted | Установлена локальная модель. |
| Метод | Описание |
|---|---|
Добавить | Добавление новой функции ответа в набор функций ответа RF = Add(RF,RFtype)
RF = Add(RF,RFtype,EvaluationPoint)
|
Удалить | Удаление функции ответа из набора функций ответа RF = Remove(RF,index) |
Выбрать | Выберите подмножество функций ответа из набора функций ответа RF = Select(RF,indices) |
getDefaultSet | Список функций ответа по умолчанию RF = getDefaultSet(RF) Возвращает значение |
getAlternativeTypes | Список всех альтернативных типов функций ответа для локальной модели RFtypes = getAlternativeTypes(RF) Возвращает массив ячеек символьных векторов типа элемента отклика для локальной модели. |
Оценить | Оценка характеристик ответа rfvals = Evaluate(RF); Возвращает значения для элементов ответа для текущей локальной модели. [rfvals,stderr] = Evaluate(RF) Также возвращает стандартные ошибки для элементов ответа для текущей локальной модели. Перед оценкой характеристик ответа необходимо установить локальную модель. |
Якобиан | Якобская матрица характеристик отклика по параметрам J = Jacobian(RF) Перед вычислением матрицы Якобиана необходимо установить локальную модель. |
Ковариация | Ковариационная матрица для функций отклика rfvals = Covariance(RF); Локальная модель должна быть подогнана перед вычислением ковариационной матрицы. |
Корреляция | Корреляционная матрица для характеристик ответа rfvals = Correlation(RF) Ошибки возникают, если модель не установлена. |
ReconstructSets | Список подмножеств функций ответа, которые могут быть использованы для реконструкции локальной модели RFlist = ReconstructSets(RF)
|
Сначала создайте объект локальной модели:
L = mbcmodel.CreateModel('Local Polynomial',2)
L =
1 + 2*X1 + 8*X2 + 3*X1^2 + 6*X1*X2 + 9*X2^2 + 4*X1^3...
+ 5*X1^2*X2 + 7*X1*X2^2 +
10*X2^3
InputData: [0x2 double]
OutputData: [0x1 double]
Status: Not fitted
Linked to Response: not linkedСвойства объекта локальной модели совпадают со свойствами объекта mbcmodel.model с дополнительным свойством «ResponseFeatures». Посмотрите на свойства функций ответа следующим образом:
>> RFs = L.ResponseFeatures
RFs =
Response features for Polynomial
'Beta_1'
'Beta_X1'
'Beta_X1^2'
'Beta_X1^3'
'Beta_X1^2*X2'
'Beta_X1*X2'
'Beta_X1*X2^2'
'Beta_X2'
'Beta_X2^2'
'Beta_X2^3'
% Set up response features
RFtypes = getAlternativeTypes(RFs);
RF = Add(RF, RFtypes{end},-10);
% assign to local model
L.ResponseFeatures = RFs;