用MATLAB函数块预测类标签

这个示例使用:

打开生活的脚本

这个例子展示了如何将MATLAB®函数块添加到Simulink®模型中进行标签预测。万博1manbetxMATLAB函数块接受流数据，并使用经过训练的支持向量机(SVM)分类模型预测标签和分类评分。万博1manbetx关于使用MATLAB函数块的详细信息，请参见使用MATLAB函数块创建自定义功能（万博1manbetxSimulink）．

列车分类模型

此示例使用电离层数据集，其中包含雷达返回质量(Y)及预测数据(X）.雷达回波要么质量好(‘g’)或质量差的(“b”）.

加载电离层数据集。确定样本量。

负载电离层n=努美尔（Y）

n = 351

MATLAB功能块无法返回单元格数组。请将响应变量转换为逻辑向量，其元素为1.如果雷达恢复正常，然后0否则

Y = strcmp (Y,‘g’）；

假设按顺序探测到雷达返回，您已经有了前300个观测值，但还没有收到最后51个。将数据划分为当前和未来的样本。

prsntX = X(施用:);prsntY = Y(施用);ftrX = X(301年:,);ftrY = Y(301:结束);

使用所有当前可用的数据训练支持向量机模型。指定预测器数据标准化。

Mdl = fitcsvm (prsntX prsntY,“标准化”，对）；

Mdl是一个ClassificationSVM模型

使用保存模型`saveLearnerForCoder`

在命令行中，您可以使用Mdl对新的观测结果进行预测。但是，您不能使用Mdl作为用于代码生成的函数的输入参数。

准备Mdl在函数中加载saveLearnerForCoder．

saveLearnerForCoder (Mdl“中微子层”）；

saveLearnerForCoder契约Mdl，然后将其保存在MAT文件中SVMIonosphere.mat．

定义MATLAB函数

定义一个MATLAB函数，名为svmIonospherePredict.m这可以预测雷达回波的质量是否良好。该功能必须：

包括代码生成指令%#编码基因在函数的某个地方。
接受雷达返回预报数据。数据必须与X除了行数。
负载SVMIonosphere.mat使用loadLearnerForCoder．
返回预测标签和分类分数，以预测雷达的质量返回良好(即阳性等级分数)。

函数(标签,分数)= svmIonospherePredict (X)%#编码基因%SVM模型预测雷达回波质量%SVM预测标签和分类估计雷达得分的%返回预测器数据X的数字矩阵%使用文件SVMIonosphere.mat中的紧凑SVM模型。行(X)%对应观察值和预测变量的列。标签%是预测的标签，分数是%，雷达回波质量良好。%%版权所有2016 MathWorks公司。Mdl=loadLearnerForCoder(“中微子层”); [标签，两个核心]=预测（Mdl，X）；分数=两个分数（：，2）；终止

注意:如果你点击这个页面右上方的按钮并在MATLAB中打开这个例子，那么MATLAB就会打开这个例子文件夹。这个文件夹包括入口点函数文件。

创建模型模型万博1manbetx

用MATLAB函数万博1manbetx块创建一个Simulink模型svmIonospherePredict.m．

此示例提供Simulink模型万博1manbetxslexSVMIonospherePredictExample.slx．打开Simulin万博1manbetxk模型。

SimMdlName=“SLEXSVM电离层预测样本”；open_system (SimMdlName)

该图显示Simulink模型。当输入节点检测到雷万博1manbetx达回波时，它将该观测值引导到MATLAB功能块中，并发送给svmIonospherePredict.m．在预测标签和得分之后，模型将这些值返回到工作区，并在模型中一次显示一个值。当你负荷slexSVMIonospherePredictExample.slx，MATLAB还加载它需要调用的数据集radarReturnInput. 然而，这个例子展示了如何构造所需的数据集。

模型希望以一个名为radarReturnInput包含这些字段:

时间-观测值进入模型的时间点。在本例中，持续时间包括0到50之间的整数。方向必须与预测数据中的观测值相对应。那么这个例子,，时间必须是一个列向量。
信号-描述输入数据并包含字段的1×1结构数组值和维．值是预测数据的矩阵。维为预测变量的数量。

为将来雷达返回创建一个适当的结构阵列。

radarReturnInput.time=（0:50）'；雷达回波输入。信号（1）。值=ftrX；雷达回波输入。信号（1）。尺寸=尺寸（ftrX，2）；

您可以从更改名称radarReturnInput，然后在模型中指定新名称。但是，Simulink希望结构数组包含所描述的字段名。万博1manbetx

使用培训之外的数据（即中的数据）模拟模型radarReturnInput．

sim (SimMdlName);

图中显示了模型处理所有观测后的结果radarReturnInput一次一个。预测的标签X(351年:)是1.它的正课堂成绩是1.431．的变量吹牛,青年,斯文洛格苏特显示在工作区中。青年和斯文洛格苏特是万博1manbetxSimulinkData.Dataset包含预测标签和分数的对象。有关详细信息，请参阅记录仿真数据的数据格式（万博1manbetxSimulink）．

从仿真日志中提取仿真数据。

labelsSL=svmlogsout.getElement（1）.Values.Data；scoresSL=svmlogsout.getElement（2）.Values.Data；

labelsSL是预测标签的51×1数字向量。labelsSL (j)=1.这意味着SVM模型可以预测雷达回波J未来样品质量良好，且0意思不是这样。scoresSL为正类分数的51乘1数字向量，即与决策边界的标记距离。积极的分数对应于预测的标签1.，负分数对应于预测的0．

在命令行中使用预测．

[labelCMD，scoresCMD]=预测（Mdl，ftrX）；scoresCMD=scoresCMD（：，2）；

labelCMD和scoresCMD是相称labelsSL和scoresSL．

比较未来的样本，由slexSVMIonospherePredictExample给打电话回来的人预测在命令行。

err=sum（（scoresCMD-scoresl）。^2）；err

ans =必然的1.

分数集之间的平方偏差之和可以忽略不计。

如果您还有Simulink编码器™ 许万博1manbetx可证，然后您可以从slexSVMIonospherePredictExample.slx在Si万博1manbetxmulink中或从命令行使用slbuild（万博1manbetxSimulink）．有关详细信息，请参见为模型生成C代码（万博1manbetxSimulink编码器）．