Xác định lớp đầu vào và đầu ra

Một phần của tài liệu ĐỒ án tốt NGHIỆP thiết kế hệ thống điều khiển nhà thông minh (Trang 58)

Số lượng tế bào thần kinh trong lớp đầu vào và lớp đầu ra hồn tồn được xác định theo yêu cầu của người sử dụng. Như đã lựa chọn ở trên, các tính năng được thu thập thử nghiệm là ID cảm biến, thời gian trong ngày, hoạt động trước đĩ và thời lượng hoạt động.

Trên thực tế, mỗi hoạt động được biểu thị bằng chuỗi cảm biến và độ dài của chuỗi khơng phải là một giá trị cố định. Tuy nhiên, đối với mạng nơron BP, các đầu vào là cố định. Vì vậy các tính năng cần được xử lý. Rõ ràng, ID cảm biến và thời gian của cảm biến khơng thể được truyền trực tiếp đến mạng nơ-ron BP. ID cảm biến được ánh xạ tới các nhãn tương ứng với phịng, giá trị trung bình của giá trị ID cảm biến được chọn làm đối tượng địa lý. Nĩ đại diện cho nơi chủ yếu diễn ra hoạt động. Đối với tính năng thời gian, thời gian bắt đầu và thời gian kết thúc của chuỗi cảm biến được chọn. Cuối cùng số lượng tế bào thần kinh trong lớp đầu vào là 5.

Số lượng tế bào thần kinh trong lớp đầu ra giống với số lượng phân loại, tức là 10. Nguyên tắc xây dựng của lớp đầu ra như sau: giá trị đầu ra của phân loại khác nhau được quy định là 1 ở các vị trí tương ứng. Ví dụ, giá trị tương ứng của hoạt động 1 là [0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0].

Như lớp ẩn mạng thần kinh BP với hàm truyền Sigmoid, để cải thiện tốc độ đào tạo và sự nhanh nhẹn và hàm Sigmoid tránh vùng bão hịa một cách hiệu quả, thường yêu cầu các giá trị dữ liệu đầu vào từ 0 đến 1. Do đĩ, giá trị của mỗi tính năng được chuẩn hĩa như:

𝑋 = 𝑋

𝑋𝑚𝑎𝑥 (3)

Trong đĩ X là giá trị thực của mẫu; Xmax là giá trị lớn nhất của mẫu cho mọi tính năng.

Một phần của tài liệu ĐỒ án tốt NGHIỆP thiết kế hệ thống điều khiển nhà thông minh (Trang 58)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(63 trang)