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現在、スター トポロジの Zigbee WSN を使用した屋内ナビゲーション システムに取り組んでいます。

私は現在、およそ 15m x 10 の領域で 60 の位置の信号強度データを持っています。ANN を使用して、他の位置の座標を予測したいと考えています。いくつかのスレッドを実行した後、データを正規化するとより良い結果が得られることに気付きました。

私はそれを試し、ネットワークを数回再トレーニングしました。MATLAB の nntool で目標パラメーターを値 .000745 にすることができましたが、トレーニング サンプルをテスト入力として与え、それを元に戻した後でも、値が途方に暮れています。

.000745 という値は、私のデータが非常によく適合していることを意味しますよね? はいの場合、なぜこの異常なのですか? 値をそれぞれ正規化およびスケールバックするために、最大値で除算および乗算しています。

誰かが私がどこで間違っているのか説明してもらえますか? 間違ったトレーニング パラメータを使用していませんか? (私は TRAINRP を使用しており、各層に 15 個のニューロンを持つ 4 つの層があり、1e-8 の目標、1e-6 の勾配、および 100000 エポックを与えています)

この目的のために、ANN 以外の方法を検討する必要がありますか?

助けてください。

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空間データの場合は、常にガウス過程回帰を使用できます。適切なカーネルを使用すると、かなりうまく予測でき、GP 回帰は非常に簡単に実行できます (逆行列と行列ベクトルの乗算のみ)。データがあまりないため、正確な GP 回帰を簡単に実行できます。GP 回帰に関する優れた情報源については、これを確認してください。

于 2012-03-07T06:06:32.390 に答える
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何をスケーリングしましたか？入力または出力？テスト中にトレーニングセットの入力と出力のみをスケーリングし、出力のみをスケーリングしましたか?

どのようなエラー測定を使用しますか? あなたの「目標パラメーター」はエラー測定値であると思います。SSE (二乗誤差の合計) または MSE (平均二乗誤差) ですか? 0.000745 は非常に小さいようで、通常はトレーニング データにほとんどエラーがないはずです。

ANN アーキテクチャが深すぎて、初期テスト用の隠れユニットが少なすぎる可能性があります。40 ～ 20 個の隠しユニット、60 HU、30 ～ 20 ～ 10 HU など、さまざまなアーキテクチャを試してください。

ANN の一般化を検証するには、テスト セットを生成する必要があります。そうしないと、オーバーフィッティングが問題になる可能性があります。

于 2012-03-07T19:50:56.403 に答える