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| Neuronale_Netze |
Forum-Newbie
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Verfasst am: 23.01.2019, 15:59
Titel: Neuronal Network Toolbox
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Hallo Zusammen,
ich arbeite mich gerade in die Toolbox Neuronale Netze ein und möchte zunächst einfach starten.
Zunächst habe ich ein Simulink-Modell aufgebaut, dass eine Gleichung eines Modells aus der Fahrzeugtechnik beschreibt. Hier gebe ich als Input einen Lenkwinkel (aktuell einen Sinus) auf das Modell und schaue mir die Reaktion auf diese Eingabe im Scope an.
Die Simulationsdauer beträgt 10 Sekunden. Jeden einzelnen Schritt der Eingabe (Sinus) und der Reaktion (Querbeschleunigung) speichere ich dann in einem Vektor ab.
Diese beiden Vektoren bilden nun auch mein Input (Sinus - Lenkwinkel) und mein Target (Reaktion - Querbeschleunigung) in Bezug auf das neuronale Netz.
Mittels nnstart starte ich die Toolbox und starte Time-series-app. Hier definiere ich Input und Target und trainiere ein Netz. Die Performance ist gut und das Netz bildet genau den Plot des Simulink-Modells nach.
Jetzt würde ich gerne wissen, wie ich das trainierte Netz nutzen kann, um beispielsweise einen Step (als Lenkwinkel) auf das Netz zu geben und mir die Reaktion des trainierten Netzes anschauen kann. Idealerweise sieht die Reaktion des Netzes dann so aus, wie der Pot in Simulink, wenn ich auch dort einen Step als Eingangssignal auf das Modell gebe.
Für Hilfestellungen bedanke ich mich schon jetzt!
Beste Grüße aus Ansbach.
JK
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| Andreas Goser |
Forum-Meister
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Verfasst am: 01.02.2019, 11:00
Titel:
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Gehe ich recht in der Annahme, dass dies erste Schritte in Eine Applikation im Bereich autonomes Fahren oder ähnlich ist? Da gibt es recht viele Videos und andere Beispiel zum Start. Aber um da etwas Spezifisches heraus zu suchen, hätte ich gerne mehr Hintergrundinfos, gerne auch per PN.
Andreas
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| Friidayy |
Forum-Century
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Verfasst am: 01.02.2019, 23:30
Titel:
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kannst du ein minimalbeispiel hochladen? dann kann man dir sicherlich besser weiterhelfen. ich gehe aber mal stark davon aus, dass das netz bei einem step nur quatsch ausgeben wird, wenn du es vorher nur an einem sinus trainiert hast. wenn du die dynamik des systems lernen willst, dann solltest du den zustand des systems auch als eingang in das netz definieren, also in der form x_{k+1} = f(x_k, u_k).
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