AEMLKit

依赖

• Boost
• Shark

Build and Run the Demo

mkdir build && pushd build
cmake ..
make
popd
./demo

Demo 数据

断铅、落球和敲击的声发射信号，每个信号由能量、持续时间和振铃计数三个参数值构成的特征向量表示。

• data_train.csv: 训练数据，第 1~40 行、41~80 行和 81~120 行分别是 40 组断铅、落球、敲击信号；
• data_validate.csv: 验证数据，第 1~10 行、11~20 行和 21~30 行分别是 10 组断铅、落球、敲击信号；
• data_test.csv: 测试数据，第 1~10 行、11~20 行和 21~30 行分别是 10 组断铅、落球、敲击信号；

Demo 说明

1. 训练数据格式

TrainingData 结构体代表一个训练数据，包含代表特征向量的 double 数组以及代表该训练数据所属类别的无符号整形（0, 1, 2...代表不同类别）。

struct TrainingData {
    double *input;
    unsigned int label;
};

2. 构造并初始化神经网络

FeedForwardNet 类代表神经网络，实例化时需要的参数有：

size_t numInputs;           // 输入节点数（即特征向量维数）
size_t numHiddenLayers;     // 隐藏层数
size_t numClasses;          // 输出节点数（即类别数）
size_t *hiddenLayerSizes;   // 各隐藏层神经元数

void FeedForwardNet::initFFNet() 完成神经网络的初始化。

3. 训练

void FeedForwardNet::train(TrainingData *dataset, size_t count, unsigned int epochs)

参数分别为训练数据数组、训练数据个数和训练迭代次数。

4. 验证

double FeedForwardNet::validate(ValidatingData *dataset, size_t count)

可传入一组与训练数据结构相同的验证数据（typedef TrainingData ValidatingData;），返回神经网络对该数据集的错误分类率。

5. 预测

PredictResult FeedForwardNet::predict(double *input)

接收一个特征向量数组，返回神经网络对该样本的预测分类结果，返回数据格式为：

struct PredictResult {
    unsigned int predictedLabel;    // 预测输出（类别代号: 0, 1, ...）
    double *probabilities;          // 输入分别属于各类别的概率
};