ANNベースのナビゲーションシステム

Question

私は現在、スタートポロジでZigbee WSNを使用して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、15m×10付近の60箇所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するのに役立ちます。いくつかのスレッドを通過した後、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、私のネットワークを数回再訓練しました。私は、MATLABのnntoolの目標パラメータを.000745の値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てから、それを元に戻してから値を返しています。

値が.000745の場合、私のデータは非常に密接に適合していますか？はいの場合、なぜこの異常なのでしょうか？私は最大値で除算して乗算し、値を正規化してそれぞれスケールします。

誰かが私が間違っているかもしれないところを教えてもらえますか？誤ったトレーニングパラメータを使用していますか？ （私はTRAINRPを使用しており、各層に15個のニューロンを有する4つの層を有し、1e-8の目標、1e-6および100000エポックの勾配を与える）

この目的のためにANN以外の方法を検討すべきだろうか？

助けてください。

Answer 1

空間データの場合は、常にガウスプロセス回帰を使用できます。適切なカーネルを使用すれば、GPの回帰は非常に簡単です（行列反転と行列ベクトルの乗算）。GPの回帰が簡単にできるように、データはあまりありません。 GP回帰分析の素敵な情報を得るには、thisをチェックしてください。

Answer 2

何をスケールしましたか？入力または出力？あなたのトレーニングセットのためのスケール入力+出力と、テスト中の出力のみでしたか？

どのようなエラー対策を使用していますか？私はあなたの "ゴールパラメータ"がエラー対策であると仮定します。それはSSE（二乗誤差の和）かMSE（二乗誤差平均）ですか？ 0.000745は非常に小さく見え、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。

最初のテストでは、ANNアーキテクチャが深すぎて隠れユニットが少なすぎる可能性があります。 40-20隠しユニット、60 HU、30-20-10 HUなどの異なるアーキテクチャを試してみてください。

ANNの一般化を検証するテストセットを生成する必要があります。さもなければ、オーバーフィットが問題になるかもしれません。