Klassifikation von Messwerten mit Künstlich Neuronalem Netz

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teser

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Verfasst am: 04.04.2009, 16:18 Titel: Klassifikation von Messwerten mit Künstlich Neuronalem Netz

Hi,

ich habe eine 500x7 Matrix. Darin sind 500 Messwerte von 7 verschiedenen Sensoren. Ich würde gerne eine Klassifikation mittel künstlichen neuronalen Netz realisieren. Zu klassifizieren sind 5 verschiedene Objekte, die sich aus den Messwerten ergeben. Da ich noch nicht mit KNN's gearbeitet habe wäre ich für jeden Tip dankbar.

Gruß
Teser

Trimax

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Verfasst am: 14.04.2009, 09:17 Titel:

Mein Tipp:
Die Frage konkretisieren Wink

teser

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Verfasst am: 15.04.2009, 10:26 Titel:

Ja. Die Frage stand noch nicht so wirklich fest. Aber ich stehe grade vor folgendem Problem:

Ich definiere ein neuronales Netz und möchte das es lernt. Leider sind wohl meine Daten in p (neuro_10_glatt, neuro_10_stoff, ...) zu groß und ich bekomme ein Memory Error. Die Elemente in p sind jeweils 500x14 double. Das sind 14 Merkmale pro Messreihe und insgesamt 500 Messreihen. Mit diesen Merkmalen soll das Netz lernen die Objekte zu Klassifizieren und einer der 5 Klassen zuzuordnen. Wie kann ich den Memory Error umgehen? Jedoch ohne die Anzahl der Messungen zu verringern.

Gruß
Teser

Code:

p=[neuro_10_glatt;
neuro_10_stoff;
neuro_10_ecke;
neuro_10_flugel;
neuro_10_mitte]

t=[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1; % Klasse Glatt
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; % Klasse Stoff
1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0; % Klasse Ecke
0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1; % Klasse Flugel
1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0] % Klasse Ecke

f='logsig'; % Aktivierungsfunktion
net=newff(minmax(p),[10,5],{f,f}); % x-x-5-Netz
net=init(net); % Initialisierung

% Initialisierung von Weight und Bias
net.IW{1,1};
net.b{1};
net.LW{2,1};
net.b{2};

% Zufällige Initialisierung von Weight und Bias
%net.layers{1}.initFcn='initwb';
%net.layers{2}.initFcn='initwb';
%net.inputWeights{1,1}.initFcn='rands';
%net.layerWeights{2,1}.initFcn='rands';
%net.biases{1}.initFcn='rands';
%net.biases{1}.initFcn='rands';
%net=init(net);

% Training
net.trainFcn='trainlm';
net.trainParam.lr=0.5;
net.trainParam.mc=0.9;

net.performFcn='sse';
net.trainParam.show=10;
net.trainParam.epochs=10000;
net.trainParam.goal=0.05;

net=train(net,p,t);

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