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EbsScript 脚本 / 接口单元 / NN - 工具
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    NN - 工具
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    NN - 工具

    从第 10 版开始，EBSILONProfessional 允许评估由 Bärmann 教授（Gelsenkirchen应用技术大学）创建的 NN 工具的神经元网络。

    请注意，EBSILON 只支持网络的评估。在 Ebsilon 内创建新的网络以及配置和训练现有的网络是不可能的。这意味着，一个网络被加载一次后，对于相同的输入将产生相同的输出。

    对于加载和评估一个神经元网络，需要一个额外的许可证。

    集成是通过组件 93（内核脚本）实现的。

    网络可以被导入到模型中（因此是 .ebs 文件的一部分），也可以被即时加载。导入是在属性对话框中组件 93 的"基本属性"选项页上进行的。

    评估通过 EbsScript 单元"@NNTool"进行。该单元的核心是评估函数，它期望输入一个"ntoolreference"（或一个路径）和一个带有输入值的数组，并将结果写入"输出"数组中。

    "real"变量只期待 double 值，也是类别值（即每个可能的值都是 0 或 1，因此相应地有更多的输入值），每个变量都有一个"ntoolreference"（或路径）和一个数组期待输入值作为输入，并将结果写入"输出"数组中。

     

    名称

    目的

    参数

    返回值

    例子

    评估函数

    nnEvalReal

    评估一个加载的神经元网络，具有 REAL 类型的输入和输出值

    输入：

    1. CNNTOOLREFERENCE: 包含先前加载的网络 ID 引用代码的结构
    2. const REAL 数组: 网络输入参数

    输出：
    3. REAL 数组: 网络输出参数

    NNTOOLRESULTENUM

     (详见 Unit @NNTool)

    nnEvalString

    评估一个加载的神经元网络，其输入和输出值为 STRING 类型

    输入：

    1. const NNTOOLREFERENCE: 包含先前加载的网络 ID 引用代码的结构
    2. const STRING 数组: 网络输入参数

    输出：
    3. STRING 数组: 网络输出参数

    NNTOOLRESULTENUM

     (详见 Unit @NNTool)

    nnEvalVariant

    评估一个加载的神经元网络，其输入和输出值为 VARIANT类型

    输入：

    1. const NNTOOLREFERENCE: 包含先前加载的网络 ID 引用代码的结构
    2. const VARIANT 数组: 
    网络输入参数

    输出：
    3. VARIANT 数组: 
    网络输出参数

     

     

    NNTOOLRESULTENUM

     (详见 Unit @NNTool)

     

    单次评估的函数

    每次调用时，网络都会从文件中加载（使用 nnLoad 和 nnEval [Real] 进行重复评估以获得更高的效率）。

    名称

    目的

    参数

    返回值

    例子

     

    单次评估的函数

    nnLoadAndEvalReal

    为给定的路径加载并评估一个神经元网络，其输入和输出值为 REAL 类型。

    输入：

    1. STRING: 神经元网络的路径，包括文件名称
    2. Const REAL 数组: 网络输入参数

    输出：

    3. REAL 数组: 网络输出参数

    NNTOOLRESULTENUM

    (详见 Unit @NNTool)

    nnLoadAndEvalString

    为给定的路径加载并评估一个神经元网络，其输入和输出值为 STRING 类型。

    输入：

    1. STRING: 神经元网络的路径，包括文件名称
    2. Const STRING 数组: 网络输入参数


    输出：

    3. STRING 数组: 网络输出参数

    NNTOOLRESULTENUM

    (详见 Unit @NNTool)

    nnLoadAndEvalVariant

    为给定的路径加载并评估一个神经元网络，其输入和输出值为 VARIANT 类型。

    输入：

    1. STRING: 神经元网络的路径，包括文件名称
    2. Const VARIANT 数组: 网络输入参数


    输出：

    3. VARIANT 数组: 

     网络输出参数

    NNTOOLRESULTENUM

     (详见 Unit @NNTool)

     

     函数 nnLoad / nnUnload 为给定的路径加载或卸载一个网络，而函数 nnGetKsNNToolReference 则返回导入的网络的引用。

     

    名称

    目的

    参数

    返回值

    例子

     

    nnLoad

    为给定路径加载一个神经元网络，并返回网络引用（NNTOOLRESULTENUM 类型的变量）来评估该网络

    输入：

    1. STRING: 神经元网络的路径，包括文件名称

    输出：

    2. NNTOOLRESULTENUM: 
    加载的结果代码

    NNTOOLREFERENCE - 包含加载的网络 ID 引用代码的结构

    nnUnload

    放弃一个先前加载的神经元网络

    输入：

    NNTOOLREFERENCE: 包含加载的网络 ID 引用代码的结构

    NNTOOLRESULTENUM

    (详见 Unit @NNTool)

    nnGetKsNNToolReference

    返回组件 93 中加载的网络的引用

    输入：

    1. EBSCOMP93: 引用组件 93
    输出：

    2. NNTOOLRESULTENUM:
    实现的结果代码

    NNTOOLREFERENCE - 包含加载的网络 ID 引用代码的结构

     

     

    信息-函数:

    名称

    目的

    参数

    返回值

    例子

     

    nnGetPath

    以字符串形式返回加载的网络的路径

    输入：

    NNTOOLREFERENCE: 包含加载的网络 ID 引用代码的结构

    STRING: 完整的路径，包括文件名

    nnGetInputCount

    返回一个网络的输入参数的总数（real 和 string） 

    输入：

    NNTOOLREFERENCE: 包含加载的网络 ID 引用代码的结构

    INTEGER: 输入参数的数量

    nnGetInputRealCount

    返回 real 类型的网络输入参数的数量

    输入：

    NNTOOLREFERENCE: 包含加载的网络 ID 引用代码的结构

    INTEGER:

    nnGetOutputCount

    返回网络输出参数总数（real 和 string） 

    输入：

    NNTOOLREFERENCE: 包含加载的网络 ID 引用代码的结构

    INTEGER: 输出参数的数量 

    nnGetOutputRealCount

    返回类型为 Real 的网络的输出参数数量

    输入：

    NNTOOLREFERENCE: 包含加载的网络 ID 引用代码的结构

    INTEGER:

    nnGetName

    返回指定索引的参数（输入或输出）的名称

    输入：

    1. NNTOOLREFERENCE: 包含加载的网络 ID 引用代码的结构

    2. BOOLEAN: 如果为 true，则为输入参数，如果为 false，则为输出参数

    3. INTEGER: 参数索引

    STRING: 参数名称 

    nnIsCategory

    返回为 true 还是 true 取决于所请求的参数是离散值还是 Real 类型的值

    输入：

    1. NNTOOLREFERENCE: 包含加载的网络 ID 引用代码的结构

    2. BOOLEAN: 如果为 true，则为输入参数，如果为 false, 则为输出参数

    3. INTEGER: 参数的索引

    BOOLEAN: true，如果它是一个离散值（类别），否则为 false（Real）

    nnGetCategoryNames

    返回离散参数名称的数组

    输入：

    1. NNTOOLREFERENCE: 包含加载的网络 ID 引用代码的结构

    2. BOOLEAN: 如果为 true，则为输入参数，如果为 false, 则为输出参数

    3. INTEGER: 参数的索引

    STRING 数组: 离散参数的名称

     

    在"示例"目录中，有一个 Optimierungsstudie_Shortcut_Modell_V10.ebs 的示范模型，以及Optimierung_100000_Datensaetze.wgt 和 Optimierung_100000_Datensaetze.dsc 的示范网络文件。

     

     

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