F_VN_FeatureScaling
Apply a feature scaling to one or more sample(s).
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 |
Container holding one or more input sample(s) (ContainerType_Vector_REAL, ContainerType_Vector_LREAL, ContainerType_Vector_Vector_REAL, or ContainerType_Vector_Vector_LREAL) | |
|
ipScales |
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 indicating the result of previous operations (If SUCCEEDED(hrPrev) equals false, no operation is executed.) |
Return valueWeiterführende 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);
Verwandte Funktionen
Required License
TC3 Vision Machine Learning
System Requirements
Development environment | Target platform | PLC libraries to include |
|---|---|---|
TwinCAT V3.1.4024.54 or later | PC or CX (x64) with PL50, e.g. Intel 4-core Atom CPU | Tc3_Vision |