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Machine learning en Simulink

Amplíe los flujos de trabajo de machine learning usando Simulink

Aplique funcionalidades de machine learning en modelos de Simulink® usando bloques de la biblioteca de bloques Statistics and Machine Learning, incluida en Statistics and Machine Learning Toolbox™. Esta toolbox proporciona bloques para realizar los siguientes flujos de trabajo:

  • Importar un objeto de modelo de regresión o clasificación entrenado a Simulink usando un bloque de predicción de regresión o de predicción de clasificación.

  • Entrenar un modelo de machine learning en la app Classification Learner o Regression Learner y exportar el modelo a Simulink.

  • Utilizar bloques de aprendizaje incremental en Simulink para actualizar continuamente y monitorizar la desviación en modelos de machine learning en tiempo real.

  • Encontrar los vecinos más cercanos en los datos a puntos de consulta y realizar análisis de clusters en Simulink usando el bloque KNN Search.

  • Coejecutar modelos entrenados de machine learning de Python® entrenados en Simulink utilizando bloques de coejecución de Python.

Bloques

expandir todo

ClassificationECOC PredictClassify observations using error-correcting output codes (ECOC) classification model (Desde R2023a)
ClassificationEnsemble PredictClassify observations using ensemble of decision trees (Desde R2021a)
ClassificationKNN PredictClassify observations using nearest neighbor classification model (Desde R2022b)
ClassificationLinear PredictClassify observations using linear classification model (Desde R2023a)
ClassificationNaiveBayes PredictClassify observations using naive Bayes model (Desde R2023b)
ClassificationNeuralNetwork PredictClassify observations using neural network classification model (Desde R2021b)
ClassificationSVM PredictClassify observations using support vector machine (SVM) classifier for one-class and binary classification
ClassificationTree PredictClassify observations using decision tree classifier (Desde R2021a)
ClassificationDiscriminant PredictClassify observations using discriminant analysis model (Desde R2024a)
ClassificationKernel PredictClassify observations using Gaussian kernel classifier for binary classification (Desde R2024b)
RegressionEnsemble PredictPredict responses using ensemble of decision trees for regression (Desde R2021a)
RegressionGP PredictPredict responses using Gaussian process (GP) regression model (Desde R2022a)
RegressionLinear PredictPredecir respuestas usando el modelo de regresión lineal (Desde R2023a)
RegressionNeuralNetwork PredictPredict responses using neural network regression model (Desde R2021b)
RegressionSVM PredictPredecir las respuestas mediante un modelo de regresión de máquina de vectores de soporte (SVM)
RegressionTree PredictPredecir respuestas usando un modelo de árboles de regresión (Desde R2021a)
RegressionKernel Predict Predict responses using Gaussian kernel regression model (Desde R2024b)
IncrementalClassificationLinear PredictClassify observations using incremental linear classification model (Desde R2023b)
IncrementalClassificationLinear FitFit incremental linear binary classification model (Desde R2023b)
IncrementalRegressionLinear PredictPredict responses using incremental linear regression model (Desde R2023b)
IncrementalRegressionLinear FitFit incremental linear regression model (Desde R2023b)
IncrementalClassificationECOC FitFit incremental ECOC classification model (Desde R2024a)
IncrementalClassificationECOC PredictClassify observations using incremental ECOC classification model (Desde R2024a)
IncrementalClassificationKernel FitFit incremental kernel classification model (Desde R2024b)
IncrementalClassificationKernel PredictClassify observations using incremental kernel classification model (Desde R2024b)
IncrementalRegressionKernel FitFit incremental kernel regression model (Desde R2024b)
IncrementalRegressionKernel PredictPredict responses using incremental kernel regression model (Desde R2024b)
IncrementalClassificationNaiveBayes FitFit incremental naive Bayes classification model (Desde R2025a)
IncrementalClassificationNaiveBayes PredictClassify observations using incremental naive Bayes classification model (Desde R2025a)
Detect DriftActualizar estados de un detector de deriva y el estado de deriva con nuevos datos (Desde R2024b)
Per Observation LossPer observation regression or classification error of incremental model (Desde R2025a)
Update MetricsUpdate performance metrics in incremental learning model given new data (Desde R2023b)
KNN SearchEncontrar los k vecinos más cercanos utilizando un objeto de búsqueda (Desde R2023b)
Scikit-learn Model PredictPredict responses using pretrained Python scikit-learn model (Desde R2024a)
Custom Python Model PredictPredict responses using pretrained custom Python model (Desde R2024a)

Temas

Clasificación

Regresión

Aprendizaje incremental

Plantillas de aprendizaje incremental

Análisis de clusters y detección de anomalías

Coejecución de Python

Exportar modelos de apps Learner a Simulink

Generación de código

Información relacionada

Ejemplos destacados