F_VN_PredictSampleScalarExp

F_VN_PredictSampleScalarExp 1:

Compute a scalar prediction for a single sample. (expert function)
Can use available TwinCAT Job Tasks for executing parallel code regions.

Syntax

Definition:

FUNCTION F_VN_PredictSampleScalarExp : HRESULT
VAR_INPUT
    ipRegressor : ITcVnMlModel;
    ipSample    : ITcUnknown;
END_VAR
VAR_IN_OUT
    fPrediction : REAL;
END_VAR
VAR_INPUT
    fNovelty    : Reference To REAL;
    hrPrev      : HRESULT;
END_VAR

F_VN_PredictSampleScalarExp 2: Inputs

Name

Type

Description

ipRegressor

ITcVnMlModel

Regressor to be used

ipSample

ITcUnknown

Container holding a single input sample (ContainerType_Vector_REAL or ContainerType_Vector_LREAL)

fNovelty

Reference To REAL

Returns the degree of novelty (0.0 if a sample is completely known; > 0.0 otherwise) of the presented sample (optional, set to 0 if not required)

hrPrev

HRESULT

HRESULT indicating the result of previous operations (If SUCCEEDED(hrPrev) equals false, no operation is executed.)

F_VN_PredictSampleScalarExp 3: In/Outputs

Name

Type

Description

fPrediction

REAL

Returns the predicted output

F_VN_PredictSampleScalarExp 4: Return value

HRESULT

Weiterführende Informationen

Die Funktion F_VN_PredictSampleScalarExp ist die Expert-Variante von F_VN_PredictSampleScalar. Sie enthält zusätzliche Parameter.

Parameter

Regressionsmodell

Das zuvor trainierte Regressionsmodell muss an ipRegressor übergeben werden.

Sample

Der Sample-Container wird als ipSample übergeben. Der Typ des Containers muss entweder ContainerType_Vector_REAL oder ContainerType_Vector_LREAL sein.

Prädiktion

Der berechnete Prädiktionswert wird über fPrediction zurückgegeben.

Anomalie-Stärke

Die Anomalie-Stärke des Samples wird über fNovelty zurückgegeben.

Anwendung

Der Regressionswert eines Samples kann z.B. so berechnet werden:

hr := F_VN_PredictSampleScalarExp(
    ipRegressor := ipRegressor,
    ipSample    := ipSample,
    fPrediction := fPrediction,
    fNovelty    := fNovelty,
    hrPrev      := hr);

Verwandte Funktionen

Required License

TC3 Vision Machine Learning

System Requirements

Development environment

Target platform

PLC libraries to include

TwinCAT V3.1. 4024.44 or later

PC or CX (x64) with PL50, e.g. Intel 4-core Atom CPU

Tc3_Vision