F_VN_TrainSampleVector

F_VN_TrainSampleVector 1:

Train a regressor with a single sample and vectorial output.

Syntax

Definition:

FUNCTION F_VN_TrainSampleVector : HRESULT
VAR_INPUT
    ipRegressor : ITcVnMlModel;
    ipSample    : ITcUnknown;
    ipOutput    : ITcVnContainer;
    hrPrev      : HRESULT;
END_VAR

F_VN_TrainSampleVector 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)

ipOutput

ITcVnContainer

Vectorial output to be learnt (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_TrainSampleVector 3: Return value

HRESULT

Weiterführende Informationen

Die Funktion F_VN_TrainSampleVector trainiert ein vektorielles Regressor-Modell mit einem Sample.

Parameter

Regressor-Modell

Das zuvor erstelle Regressor-Modell muss an ipRegressor übergeben werden.

Sample

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

Trainingsvektor

Der Ergebnisvektor des Samples wird an ipOutput übergeben.

Anwendung

Ein vektorielles Regressor-Modell kann z.B. wie folgt mit einem einzelnen Sample trainiert werden:

hr := F_VN_TrainSampleVector(
    ipRegressor     := ipRegressorModel,
    ipSample        := ipSample,
    ipOutput        := ipVector,
    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