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数値特徴量を使用したネットワークの学習

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この例，学习特徴データ用シンプルニューラルネットワークネットワークを作成し，学习をを行う行う方法を说明说明

数値特徴量のデータ セット (空間次元や時間次元のない数値データの集合など) がある場合、特徴入力層を使用して深層学習ネットワークに学習させることができます。イメージ分類用のネットワークに学習させる方法を示す例については、分类用シンプルな学习ネットワークの作成を参照してください。

この例では、数値センサーの読み取り値、統計量、カテゴリカル ラベルの混合を所与として、トランスミッション システムの歯車の状態を分類するよう、ネットワークに学習させる方法について説明します。

データの読み込み

学習用のトランスミッション ケーシング データセットを読み込みます。このデータ セットには、以下のような 18 種類の読み取り値と 3 種類のカテゴリカル ラベルで構成される、トランスミッション システムの 208 個の合成読み取り値が含まれています。

  1. SigMean- 振动信号の平均

  2. SigMedian— 振動信号の分散

  3. SigRMS— 振動信号の RMS

  4. 西格瓦— 振動信号の分散

  5. SigPeak— 振動信号のピーク

  6. sigpeak2peak— 振動信号のピーク ツー ピーク

  7. Sigskewness— 振動信号の歪度

  8. SigKurtosis- 振动信号の尖度

  9. sigcrestfactor— 振動信号のクレスト ファクター

  10. 西格马德— 振動信号の MAD

  11. Sigrangecumsum- 振动信号の累积和

  12. sigcorrdimension— 振動信号の相関次元

  13. sigapproxentropy— 振動信号の近似エントロピー

  14. siglyapexponent- 振动信号の指数

  15. PeakFreq— ピーク周波数。

  16. HighFreqPower- 高周波の乘

  17. EnvPower— 環境のべき乗

  18. 峰值斑点— スペクトル尖度のピーク周波数

  19. SensorCondition- “传感器漂移”または“无传感器漂移”としてとしてし。。

  20. 轴条件— シャフトの状態。"Shaft Wear" または "No Shaft Wear" として指定します。

  21. 齿轮尺寸— 歯車の状態。"Tooth Fault" または "No Tooth Fault" として指定します。

CSV ファイル"transmissionCasingData.csv"からトランスミッションデータを読み取り。。

文件名="transmissionCasingData.csv";tbl =可读取（文件名，'TextType','String'）；

関数convertvarsを使用て予测ののラベルをををにに変换し。。

labelName =“齿轮齿条”;tbl = convertvars（tbl，labelname，“分类”）；

table の最初の数行を表示します。

头（TBL）
ans =8×21桌SigMean SigMedian SigRMS SigVar SigPeak SigPeak2Peak SigSkewness SigKurtosis SigCrestFactor SigMAD SigRangeCumSum SigCorrDimension SigApproxEntropy SigLyapExponent PeakFreq HighFreqPower EnvPower PeakSpecKurtosis SensorCondition ShaftCondition GearToothCondition ________ _________ ______ _______ _______ ____________ ___________ ___________ ______________ _______ ______________ ________________ ________________ _______________ ________ _____________ ________ ________________ _______________ _______________ __________________ -0.94876 -0.9722 1.3726 0.98387 0.81571 3.6314-0.041525 2.2666 2.0514 0.8081 28562 1.1429 0.031581 79.931 0 6.75e-06 3.23e-07 162.13 "Sensor Drift" "No Shaft Wear" No Tooth Fault -0.97537 -0.98958 1.3937 0.99105 0.81571 3.6314 -0.023777 2.2598 2.0203 0.81017 29418 1.1362 0.037835 70.325 0 5.08e-08 9.16e-08 226.12 "Sensor Drift" "No Shaft Wear" No Tooth Fault 1.0502 1.0267 1.4449 0.98491 2.8157 3.6314 -0.04162 2.2658 1.9487 0.80853 31710 1.1479 0.031565 125.19 0 6.74e-06 2.85e-07 162.13 "Sensor Drift" "Shaft Wear" No Tooth Fault 1.0227 1.0045 1.4288 0.99553 2.8157 3.6314 -0.016356 2.2483 1.9707 0.81324 30984 1.1472 0.032088 112.5 0 4.99e-06 2.4e-07 162.13 "Sensor Drift" "ShaftWear" No Tooth Fault 1.0123 1.0024 1.4202 0.99233 2.8157 3.6314 -0.014701 2.2542 1.9826 0.81156 30661 1.1469 0.03287 108.86 0 3.62e-06 2.28e-07 230.39 "Sensor Drift" "Shaft Wear" No Tooth Fault 1.0275 1.0102 1.4338 1.0001 2.8157 3.6314 -0.02659 2.24391.9638 0.81589 31102 1.0985 0.033427 64.576 0 2.55e-06 1.65e-07 230.39 "Sensor Drift" "Shaft Wear" No Tooth Fault 1.0464 1.0275 1.4477 1.0011 2.8157 3.6314 -0.042849 2.2455 1.9449 0.81595 31665 1.1417 0.034159 98.838 0 1.73e-06 1.55e-07 230.39 "Sensor Drift" "Shaft Wear" No Tooth Fault 1.0459 1.0257 1.4402 0.98047 2.8157 3.6314 -0.035405 2.2757 1.955 0.80583 31554 1.1345 0.0353 44.223 0 1.11e-06 1.39e-07 230.39 "Sensor Drift" "Shaft Wear" No Tooth Fault

カテゴリカル特徴量を使用してネットワークに学習させるには、最初にカテゴリカル特徴量を数値に変換しなければなりません。まず、関数convertvarsを使用，すべてカテゴリカル入力入力変数のをたたたたた配列配列配列配列配列を指定指定指定するするすることことことことによりカテゴリカル予测子予测子予测子予测子予测子をををををををを"SensorCondition"と“轴条件”という名前の 2 つのカテゴリカル特徴量があります。

categoricalInputNames = ["SensorCondition"“轴条件”];tbl = convertvars（tbl，cancoricalInputNames，“分类”）；

カテゴリカル入力ループ处理ます。各についてををますます。

  • 関数onehotencodeを使用して、カテゴリカル値を one-hot 符号化ベクトルに変換する。

  • 関数addvarsを使用し，，ベクトルベクトルををにに対応カテゴリカルカテゴリカルがが含まれるれる列の后ににベクトルを插入插入插入するする

  • カテゴリカル データが含まれる対応する列を削除する。

fori = 1:numel(categoricalInputNames) name = categoricalInputNames(i); oh = onehotencode(tbl(:,name)); tbl = addvars(tbl,oh,'后',name); tbl(:,name) = [];end

関数splitvarsを使用てベクトル别々の列分割します。

tbl = splitvars（tbl）;

table の最初の数行を表示します。カテゴリカル予測子が、カテゴリカル値を変数名として複数の列に分割されていることに注意してください。

头（TBL）
ans =8×23桌SigMean SigMedian SigRMS SigVar SigPeak SigPeak2Peak SigSkewness SigKurtosis SigCrestFactor SigMAD SigRangeCumSum SigCorrDimension SigApproxEntropy SigLyapExponent PeakFreq HighFreqPower EnvPower PeakSpecKurtosis No Sensor Drift Sensor Drift No Shaft Wear Shaft Wear GearToothCondition ________ _________ ______ _______ _______ ____________ ___________ ___________ ______________ _______ ______________ ________________ ________________ _______________ ________ _____________ ________ ________________ _______________ ____________ _____________ __________ __________________ -0.94876 -0.9722 1.3726 0.98387 0.81571 3.6314 -0.041525 2.2666 2.0514 0.8081 28562 1.1429 0.031581 79.931 0 6.75e-06 3.23e-07 162.13 0 1 1 0 No Tooth Fault -0.97537 -0.98958 1.3937 0.99105 0.81571 3.6314 -0.023777 2.2598 2.0203 0.81017 29418 1.1362 0.037835 70.325 0 5.08e-08 9.16e-08 226.12 0 1 1 0 No Tooth Fault 1.0502 1.0267 1.4449 0.98491 2.8157 3.6314 -0.04162 2.2658 1.9487 0.80853 31710 1.1479 0.031565 125.19 0 6.74e-06 2.85e-07 162.13 0 1 0 1 No Tooth Fault 1.0227 1.0045 1.4288 0.99553 2.8157 3.6314 -0.016356 2.2483 1.9707 0.81324 30984 1.1472 0.032088 112.5 0 4.99e-06 2.4e-07 162.13 0 1 0 1 No Tooth Fault 1.0123 1.0024 1.4202 0.99233 2.8157 3.6314 -0.014701 2.2542 1.9826 0.81156 30661 1.1469 0.03287 108.86 0 3.62e-06 2.28e-07 230.39 0 1 0 1 No Tooth Fault 1.0275 1.0102 1.4338 1.0001 2.8157 3.6314 -0.02659 2.2439 1.9638 0.81589 31102 1.0985 0.033427 64.576 0 2.55e-06 1.65e-07 230.39 0 1 0 1 No Tooth Fault 1.0464 1.0275 1.4477 1.0011 2.8157 3.6314 -0.042849 2.2455 1.9449 0.81595 31665 1.1417 0.034159 98.838 0 1.73e-06 1.55e-07 230.39 0 1 0 1 No Tooth Fault 1.0459 1.0257 1.4402 0.98047 2.8157 3.6314 -0.035405 2.2757 1.955 0.80583 31554 1.1345 0.0353 44.223 0 1.11e-06 1.39e-07 230.39 0 1 0 1 No Tooth Fault

データ セットのクラス名を表示します。

classNames = categories(tbl{:,labelName})
classNames =2×1 cell{'No Tooth Fault'} {'Tooth Fault' }

学习セット検证へのデータセット分割分割

データ セットを学習用、検証用、およびテスト用の区画に分割します。データの 15% を検証用に、15% をテスト用に残しておきます。

データセットに含まれている観測値の数を表示します。

numObservations = size(tbl,1)
numObservations = 208

各区画の観測数を求めます。

numObservationsTrain = floor（0.7*numObservations）
numObservationsTrain = 145
numObservationsValidation = floor（0.15*numObservations）
numObservationsValidation = 31
numObservationsTest = numObservations - numObservationsTrain - numObservationsValidation
numObservationsTest = 32

観测値するランダムインデックス配列をし，サイズを使用しして分割分割。。。

idx = randperm（numObservations）;idxtrain = idx（1：numObServationsTrain）;idxValidation = idx（numObServationsTrain+1：numObServationsTrain+NumObServationsValidation）;idxtest = idx（numObServationsTrain+numObServationsValidation+1：end）;

インデックスを使用して、データの table を学習用、検証用、およびテスト用の区画に分割します。

tblTrain = tbl(idxTrain,:); tblValidation = tbl(idxValidation,:); tblTest = tbl(idxTest,:);

ネットワークアーキテクチャの定义

分類のためにネットワークを定義します。

特徴入力層を使用してネットワークを定義し、特徴の数を指定します。また、z スコア正規化を使用してデータを正規化するように入力層を構成します。次に、出力サイズが 50 の全結合層を含め、その後にバッチ正規化層と ReLU 層を配置します。分類に向けて、出力サイズがクラスの数に対応する別の全結合層を指定し、その後にソフトマックス層と分類層を配置します。

numFeatures = size（tbl，2）-1;numClasses = numel（classNames）;layers = [featurenputlayer（numfeatures，'正常化','zscore'）完整连接的layerer（50）batchnormalizationlayer relulayer plullconnectedlayer（numClasses）soft -maxlayer classificationlayer];

学习オプションの指定

学習オプションを指定します。

  • モーメンタム项的降下（SGDM）ををしネットワークに学习せせます。。

  • 16のミニ使用て学习を行い。。。

  • すべてのエポックでデータをシャッフルします。

  • 検証データを指定して、学習中にネットワークの精度を監視します。

  • プロットに学習の進行状況を表示し、詳細なコマンド ウィンドウ出力を表示しないようにします。

学習データでネットワークに学習させ、学習中に一定の間隔で検証データに対してその精度を計算します。検証データは、ネットワークの重みの更新には使用されません。

miniBatchSize = 16; options = trainingOptions('adam',...'MiniBatchSize'，minibatchsize，...“洗牌”,'every-epoch',...'验证data'，tblvalidation，...“阴谋”,'training-progress',...“冗长”,false);

ネットワークの学習

layers，学习およびオプションによってさたアーキテクチャ使用して，ネットワークに学习学习させせ既定既定既定火车网は、使用可能な GPU があれば GPU を使用し、なければ CPU を使用します。GPU で学習を行うには、Parallel Computing Toolbox™ とサポートされている GPU デバイスが必要です。サポートされているデバイスについては、リリース別の GPU サポート(Parallel Computing Toolbox)を参照してください。trainingOptionsの名前値のペア引数引数'ExecutionEnvironment'を使用して、実行環境を指定することもできます。

学习のプロットは，のの，検证のの损失と精度精度が表示されますます。。学习学习学习の深層学習における学習の進行状況の監視を参照してください。

net = trainnetwork（tbltrain，labelname，Layers，options）;

ネットワークのテスト

学習済みネットワークを使用してテスト データのラベルを予測し、精度を計算します。学習に使用されるサイズと同じミニバッチ サイズを指定します。

ypred =分类（net，tbltest（：，1：end-1），'MiniBatchSize'，minibatchSize）;

分类精度します精度は，が予测するラベルの比率です。

YTest = tblTest{:,labelName}; accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest)
accuracy = 0.9688

结果を行列で表示。。

Figusy ConfusionChart（Ytest，Ypred）

参考

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