F_VN_FeatureScaling

Syntax

Definition:

FUNCTION F_VN_FeatureScaling : HRESULT
VAR_INPUT
    ipSamples       : ITcVnContainer;
    ipScales        : ITcVnContainer;
    ipScaledSamples : Reference To  ITcVnContainer;
    hrPrev          : HRESULT;
END_VAR

Inputs

Name	Type	Description
ipSamples	ITcVnContainer	Container holding one or more input sample(s) (ContainerType_Vector_REAL, ContainerType_Vector_LREAL, ContainerType_Vector_Vector_REAL, or ContainerType_Vector_Vector_LREAL)
ipScales	ITcVnContainer	Container with the scaling parameters of each feature (type ContainerType_Vector_REAL or ContainerType_Vector_LREAL).
ipScaledSamples	Reference To ITcVnContainer	Returns the scaled sample(s) using the same type like ipSamples. If the same container ipSamples is uesd, the source data will be replaced.
hrPrev	HRESULT	HRESULT indicating the result of previous operations (If SUCCEEDED(hrPrev) equals false, no operation is executed.)

Return value

HRESULT

Weiterführende Informationen

Die Funktion F_VN_FeatureScaling skaliert Merkmale von mehreren Samples. Für eine inverse Skalierung kann die Funktion F_VN_InverseFeatureScaling verwendet werden.

Parameter

Samples

Ein oder mehrere Samples müssen als Container an ipSamples übergeben werden.

Skalierung

Ein Container mit dem Skalierungstyp und den entsprechenden Skalierungsparametern muss an ipScales übergeben werden. Der Container kann durch die Funktion F_VN_GetFeatureScales berechnet oder nach dem dort beschriebenen Aufbau selbst erstellt werden.

Skalierte Samples

Die skalierten Samples werden über die Referenz ipScaledSamples zurückgegeben.

Expert-Parameter

Die Expert-Variante F_VN_FeatureScalingExp enthält zusätzliche Parameter.

Anwendung

Eine Merkmalsskalierung, bei der die Skalierungsparameter vorher durch F_VN_GetFeatureScales mit der MINMAX-Methode berechnet werden, sieht z.B. so aus:

hr := F_VN_GetFeatureScales(ipSamples, ipScales, TCVN_FST_MINMAX, hr);

hr := F_VN_FeatureScaling(
    ipSamples       := ipSamples,
    ipScales        := ipScales,
    ipScaledSamples := ipScaledSamples,
    hrPrev          := hr);

Required License

TC3 Vision Machine Learning

System Requirements

Development environment	Target platform	PLC libraries to include
TwinCAT V3.1.4024.59 or later	PC or CX (x64) with PL50, e.g. Intel 4-core Atom CPU	Tc3_Vision