F_VN_InverseFeatureScaling_REAL

F_VN_InverseFeatureScaling_REAL 1:

Apply the inverse of feature scaling to a single value.

Syntax

Definition:

FUNCTION F_VN_InverseFeatureScaling_REAL : HRESULT
VAR_INPUT
    fSample        : REAL;
    ipScales       : ITcVnContainer;
END_VAR
VAR_IN_OUT
    fInverseSample : REAL;
END_VAR
VAR_INPUT
    hrPrev         : HRESULT;
END_VAR

F_VN_InverseFeatureScaling_REAL 2: Inputs

Name

Type

Description

fSample

REAL

Sample value

ipScales

ITcVnContainer

Container with the scaling parameters of each feature (type ContainerType_Vector_REAL or ContainerType_Vector_LREAL).

hrPrev

HRESULT

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

F_VN_InverseFeatureScaling_REAL 3: In/Outputs

Name

Type

Description

fInverseSample

REAL

Returns the inversed sample.

F_VN_InverseFeatureScaling_REAL 4: Return value

HRESULT

Weiterführende Informationen

Die Funktion F_VN_InverseFeatureScaling_REAL invertiert die Skalierung von einem Sample mit nur einem Merkmal oder den Prädiktionswert eines skalaren Regressors. Für eine Skalierung kann die Funktion F_VN_FeatureScaling verwendet werden.

Parameter

Samples

Ein Sample vom Typ REAL muss an fSample 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.

Skaliertes Sample

Das invers skalierte Merkmal wird über fInverseSample zurückgegeben.

Expert-Parameter

Die Expert-Variante F_VN_InverseFeatureScalingExp_REAL enthält zusätzliche Parameter.

Anwendung

Eine inverse Merkmalsskalierung für ein Sample sieht z.B. so aus:

hr := F_VN_InverseFeatureScaling_REAL(
    fSample        := fSample,
    ipScales       := ipScales,
    fInverseSample := fSampleInvertedScaling,
    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