Полярность r что это: в чем отличие, какой выбрать?

Для определения полярности грузовых аккумуляторов, если клеммы (токовыводы) расположены вдоль короткой стороны, нужно развернуть батарею этой стороной от себя. Тогда, если «+» справа — полярность «3» («обратная» или «европейская» для грузовых автомобилей), а если слева – у аккумулятора полярность «4» («прямая» или «российская» для грузовых автомобилей). Кроме того, могут встречаться грузовые аккумуляторы с полярностью «2» — клеммы у таких аккумуляторов расположены по диагонали, также существует полярность «9» (она же иногда обозначается цифрой «5») — в этом случае клеммы расположены посередине крышки аккумулятора.

что это такое и как определить

Многие автолюбители, приобретая новую аккумуляторную батарею, обращают внимание только на ее рабочие параметры – напряжение, емкость, и размеры, забывая при этом о полярности. Сразу отметим, что этот термин у АКБ не относится к физике, а является исключительно конструктивным понятием. В результате, игнорирование полярности приводит к тому, что батарею просто не удается подключить к сети потому, что провода с клеммами не достают к выводам аккумулятора.

Что значит прямая или обратная полярность аккумулятора

Понятие «полярность» определяет положение клеммных выводов аккумуляторной батареи. Самыми распространенными являются два ее вида – прямая и обратная. Далее разберемся, что такое прямая и обратная полярность аккумулятора, как ее определить, и также некоторые полезные советы.

• Аккумуляторы с прямой полярностью – еще разработка советских инженеров, отсюда и второе ее название. Применяется она на батареях, производимых на постсоветском пространстве. Ее особенность заключается в том, что «плюсовой» вывод установлен слева, а «минусовой» — справа на верхней крышке корпуса АКБ.
• Обратная полярность – противоположность прямой. Ее используют в европейских странах, поэтому на иномарках применяется именно она. У такой полярности «плюс» расположен справа, а «минусовой» вывод – слева.

Сразу отметим, что и не на всех европейских машинах устанавливаются АКБ с обратной полярностью. Некоторые модели, которые собираются в СНГ, могут комплектоваться аккумуляторами с прямой полярность. А вот на отечественных машинах, даже на самых последних моделях, используются батареи с прямой полярностью.

Теперь о том, почему так важно знать, какая полярность АКБ нужна. Здесь все просто – провода для подключения к батарее имеют ограниченную длину, поэтому установка аккумулятора с неподходящей полярностью приведет к тому, что его просто невозможно будет подключить к бортовой сети, поскольку клеммы не будут доставать до выводов.

Как определить прямая или обратная?

Распознать, какая полярность у аккумулятора совсем несложно. Достаточно повернуть его «лицом» к себе, то есть, чтобы боковая наклейка была обращена в вашу сторону, а сами выводы располагались с ближней стороны. После этого просто смотрим, как расположены выводы: если «плюс» — слева, то прямая полярность, правое же его положение указывает на обратную.

Но перед приобретением новой батареи важно учитывать не только полярность, но и само ее расположение в посадочном месте на авто. Ведь достаточно повернуть батарею на 180 град, чтобы поменять полярность аккумулятора, вот только выводы в таком случае будут с дальней стороны. А это уже может создать проблемы с подключением АКБ к бортовой сети, из-за того, что проводов будет нахватать или же что-то помешает накинуть и закрепить клеммы.

Видео о прямой и обратной полярности аккумулятора

Что делать если перепутал полярность?

Бывает так, что батарея уже приобретена, но полярность ее не подходит, а возможности заменить на аккумулятор с нужным положением выводов нет. И все же ее можно подключить к сети авто.

Но для этого АКБ следует разместить так, чтобы «плюсовой» вывод располагался как можно ближе соответствующей клемме проводки (развернуть аккумулятор, немного сместить его в сторону). Важно сделать так, чтобы получилось подключить клемму к выводу батареи и закрепить ее.

Естественно, «минусовой» провод при этом доставать до вывода не будет, да это и не нужно. Далее берем длинный отрезок провода с хорошим сечением (можно использовать часть провода для «прикуривания»). Откручиваем «родной» массовый провод от кузова авто и заменяем его подготовленным отрезком. Закрепляем на конце клемму для подключения к АКБ и накидываем ее на вывод. Таким способом можно подключить к бортовой сети батарею с любой полярностью.

Похожие публикации

что такое прямая и обратная, в чем разница и как определить отличия

Каждая аккумуляторная батарея имеет на корпусе полюсные выводы – минус (-) и плюс (+). Через клеммы она подключается к бортовой сети автомобиля, питает стартер и другие потребители. Расположение плюса и минуса определяет полярность АКБ. Водителям важно точно знать полярность аккумулятора, чтобы не перепутать контакты при установке.

Полярность аккумулятора

Полярностью называют схему расположения токовыводящих элементов на верхней крышке или лицевой стороне аккумулятора. Другими словами, это положение плюса и минуса. Токовыводы также выполнены из свинца, как и пластины внутри.

Существуют две распространенные схемы расположения:

• прямая полярность;
• обратная полярность.

Прямая

В советский период все аккумуляторы отечественного производства были с прямой полярностью. Полюсные выводы располагаются по схеме – плюс (+) слева и минус (-) справа. Аккумуляторы с такой же схемой выпускаются и сейчас в России и на постсоветском пространстве. АКБ иностранного производства, которые сделаны в России, также имеют данную схему расположения выводов.

Обратная

На таких аккумуляторах слева расположен минус, а справа плюс. Данное расположение характерно для АКБ европейского производства и поэтому такую полярность часто называют «европолярностью».

Каких-то особых преимуществ разная схема положения не дает. Она не влияет на конструкцию и эксплуатационные особенности. Проблемы могут возникнуть при установке нового аккумулятора. Другая полярность заставит поменять положение батареи и длины провода может не хватить. Также водитель может просто перепутать контакты, что приведет к замыканию. Поэтому важно уже при покупке определиться с типом АКБ для своего автомобиля.

Как определить?

Узнать это не так сложно. Для начала нужно повернуть батарею лицевой стороной к себе. Она находится со стороны расположения наклеек с характеристиками и логотипом. Также и полюсные выводы находятся ближе к лицевой стороне.

На многих аккумуляторах можно сразу увидеть знаки «+» и «−», которые точно указывают полярность контактов. Другие производители указывают информацию в маркировке или выделяют токовыводы цветом. Обычно плюс имеет красный цвет, а минус синий или черный.

В маркировке обратная полярность обозначается литерой «R» или «0», а прямая литерой – «L» или «1».

Различия в корпусе

Все АКБ можно условно разделить на:

• отечественные;
• европейские;
• азиатские.

Они имеют свои стандарты производства и расположения выводов. Европейские АКБ, как правило, более эргономичны и компактны. Выводные контакты имеют больший диаметр. Плюс – 19,5 мм, минус – 17,9 мм. Диаметр контактов на азиатских АКБ значительно меньше. Плюс – 12,7 мм, минус – 11,1 мм. Это также нужно учитывать. Разность диаметров также указывает на тип полярности.

Можно ли установить аккумулятор другой полярности?

Такой вопрос часто возникает у тех, кто по невнимательности купил аккумулятор другого типа. Теоретически, это возможно, но потребует затрат и лишней волокиты с установкой. Дело в том, что если купить АКБ с обратной полярностью на отечественный автомобиль, то может банально не хватить длины проводов. Просто так удлинить провод не получится. Нужно учитывать сечение и диаметр клемм. Также это может сказаться на качестве передачи тока от батареи.

Оптимальным вариантом станет замена аккумулятора на другой с подходящим расположением контактов. Можно попытаться продать купленный АКБ, чтобы не быть в убытке.

Смена полярности аккумулятора

Некоторые водители прибегают к способу переполюсовки АКБ. Эта процедура смены местами плюса и минуса. Также она делается для восстановления работоспособности батареи. Проводить переполюсовку рекомендуется только в крайних случаях.

Внимание! Мы не рекомендуем проводить данную процедуру самостоятельно (без помощи профессионалов) и в необорудованных специальным образом условиях. Последовательность действий ниже приведена в качестве примера, а не инструкции и с целью полноты раскрытия темы статьи.

Последовательность переполюсовки:

1. Разрядить батарею до нуля, подключив какую-нибудь нагрузку.
2. Плюсовой провод подключить к минусу, а минусовой к плюсу.
3. Начать зарядку аккумулятора.
4. Прекратить зарядку при закипании банок.

В процессе начнет расти температура. Это нормальное явление, которое указывает на смену полюсов.

Эту процедуру можно проводить только на исправной батарее, которая может выдержать активную сульфатацию. В дешевых АКБ свинцовые пластины очень тонкие, поэтому они могут просто разрушиться и не восстановиться. Также перед началом смены полюсов нужно проверить плотность электролита и банки на замыкание.

Что может произойти, если перепутать при установке?

Если перепутать полярность, то может произойти следующее:

• перегорание предохранителей, реле и проводов;
• выход из строя диодного моста генератора;
• перегорание электронного блока управления двигателем, сигнализации.

Самой простой и дешевой проблемой может стать перегорание предохранителей. Впрочем, это их главная функция. Найти сгоревший предохранитель можно мультиметром путем «прозвона».

Если перепутать контакты, то генератор, наоборот, потребляет энергию от аккумулятора, а не дает ее. Обмотка генератора не рассчитана на входящее напряжение. АКБ также может пострадать и выйти из строя. Самым простым вариантом станет сгорание нужного предохранителя или реле.

Большой проблемой может быть выход из строя электронного блока управления двигателем (ЭБУ). Это устройство требует соблюдения полярности, несмотря на встроенную защиту. Если предохранитель или реле не успеет перегореть, то с большой вероятностью ЭБУ выйдет из строя. Это значит, что автовладельца гарантированно ждет дорогостоящая диагностика и ремонт.

Большинство устройств в электросети автомобиля, такие как автомагнитола или усилитель, имеют защиту от смены полюсов. В их микросхемах предусмотрены специальн

Полярность аккумулятора — что означает и как правильно определить полярность?

Полярность – расположение на крышке аккумулятора присоединительных клемм, которые являются токовыводящими элементами. Так как полюса всего два – положительный и отрицательный, то и вариантов расположения их немного – прямое и обратное. Мы рассмотрим по отношению к чему принято определять расположение клемм, что будет если случайно перепутать полюса, когда специально делается переполюсовка.

Что означает прямая и обратная полярность аккумулятора

Расположение клемм на аккумуляторе происходит всегда в определенной последовательности, по стандарту стран производителей. Клеммы всего две, плюс и минус. Они могут иметь разное положение, но наиболее удобным для обслуживания оказалось вынести клеммы на крышку. При этом они бывают поднятыми или утопленными, отличая европейский и азиатский тип.

Клеммы удобно располагать на крышке с двух сторон. Прямая и обратная полярность отличают аккумуляторы только переменой места полюсов. Если прямым считают положение, когда ты читаешь надписи на лицевой стороне, а правая рука касается правой плюсовой кнопки. Обратное положение- та же рука касается отрицательной кнопки.

Это важно учитывать, покупая аккумулятор взамен старого. Подключать клеммы наоборот будет неудобно, придется наращивать один провод, укорачивать другой.

Как определить – полярность аккумулятора прямая или обратная

У каждого аккумулятора есть лицевая сторона, снабженная маркетинговыми и информационными наклейками. Если поставить аккумулятор лицом к себе, клеммы располагаются по правую и левую руку.

«Прямая» полярность в маркировке иногда отмечается цифрой 1. Это российская компоновка аккумуляторов. Если аккумулятор стоит лицом, плюсовая кнопка под левой рукой, красная или с рифленым плюсом. Правая — отрицательная

«Обратная» полярность в классификациях отмечается цифрой «0». Чтобы определиться, нужно поставить аккумулятор лицом к себе. Левая рука ляжет на отрицательную клемму, а правая – на положительную.

Прямая и обратная полярность обозначают различие во внутренней схеме контактов банок на ту или другую сторону. Практически это значит, при замене аккумулятора владелец может перепутать полюса при подключении к шинам авто.

Разница между прямой и обратной полярностью аккумулятора

Ничем другим, кроме расположения полюсов, прямые и обратные схемы соединения банок в батарею не отличаются. Но при установке в гнездо не того аккумулятора могут возникнуть проблемы. Их будет еще больше, если не подойдут провода или перепутаете полярность.

Полярность грузовых аккумуляторов

Конечно, лучше поставить аккумулятор правильной полярности, но места под капотом больше, провода длиннее, поэтому правильно подсоединить можно любой аккумулятор. Важно не перепутать полюса при сборке схемы. В связи с тем что аккумуляторы для грузовиков габаритнее, вариантов подсоединения в них больше — полюса располагаются по вертикали, горизонтали и диагонали, меняясь местами.

 Как определить полярность аккумулятора

На грузовых авто установлены емкие и тяжелые аккумуляторы. У них точно также как определяется прямая и обратная полярность. Справа положительный полюс – прямая полярность, отрицательный – обратная. Только смотреть нужно не с лица, а со стороны, где ближе выводы. И обратная полярность в грузовом авто маркируется цифрой «3», а прямая цифрой «4». Если контакты расположились по диагонали – они маркируются цифрой «2». Есть еще виды расположения полюсов с маркировкой «9» и «6»

Что означает обратная полярность аккумулятора

Обратная полярность значит предусмотрена вариативность посадки – относительное расположение полюсов аккумуляторов даже у одного производителя может быть прямым и обратным. Это позволяет эффективнее использовать подкапотное пространство, делая удобную компоновку. Тем важнее выбрать точно такой же аккумулятор. Если полярность обратная, независимо, в грузовой или легковой машине, катод будет всегда находиться под правой рукой, при условии, что аккумулятор стоит правильно.

Смена полярности аккумулятора

Смена полярности аккумулятора может произойти случайно или преднамеренно. Если вы перепутали клеммы при прикуривании – материальные издержки как донору, так и акцептору обеспечены.

Если случайно произвели смену полярности в своем авто, то в лучшем случае сгорит главный предохранитель, в худшем – диодный мост. Чем быстрее заметили косяк – тем меньше потери.

Смена полярности, как переполюсовка применяется для возвращения работоспособности сульфатированному АКБ. Аккумулятор с аппетитом ест сульфат свинца, очищая пластины. Но переполюсовка – работа аккумулятора вопреки правилам. Вынужденная мера должна быть временной. Гораздо лучше использовать при десульфатации двойную смену полярности.

Видео

Полярность прямая, обратная – вроде бы ясно все. Но случаются эксцессы. Предлагаем видео по теме.

Разница между прямым и обратным смещением по сравнительной таблице

Одно из основных различий между прямым и обратным смещением состоит в том, что при прямом смещении положительная клемма батареи подключается к полупроводниковому материалу p-типа , а отрицательная клемма подключается к n- Тип полупроводниковый материал . В то время как при обратном смещении материал n-типа подключается к положительной клемме источника питания, а материал p-типа подключается к отрицательной клемме батареи.Прямое и обратное смещение дифференцируются ниже в сравнительной таблице.

Смещение означает, что к полупроводниковому устройству подключено электрическое питание или разность потенциалов. Разность потенциалов бывает двух типов: прямое смещение и обратное смещение.

Прямое смещение снижает потенциальный барьер диода и обеспечивает легкий путь для прохождения тока. В то время как в обратное смещение разность потенциалов увеличивает силу барьера, который не позволяет носителю заряда перемещаться через переход.Обратное смещение обеспечивает высокий резистивный путь для прохождения тока, и, следовательно, ток не течет через цепь.

Содержание: прямое смещение по сравнению с обратным смещением

1. Сравнительная таблица
2. Определение
3. Ключевые отличия

Сравнительная таблица

Основа для сравнения	Прямое смещение	Обратное смещение
Определение	Внешнее напряжение, которое прикладывается к PN-диоду для уменьшения потенциального барьера и образует легкий ток через него, называется прямым смещением.	Внешнее напряжение, которое прикладывается к PN-переходу для усиления потенциального барьера и предотвращает прохождение тока через него, называется обратным смещением.
Символ
Подключение	Положительная клемма батареи подключена к полупроводнику P-типа устройства, а отрицательная клемма подключена к полупроводнику N-типа	Отрицательная клемма батареи подключена к P-области и положительный полюс батареи подключен к полупроводнику N-типа.
Барьерный потенциал	Снижает	Усиление
Напряжение	Напряжение анода больше, чем катода.	Напряжение на катоде больше, чем на аноде.
Прямой ток	Большой	Маленький
Слой истощения	Тонкий	Толстый
Сопротивление	Низкое	Высокое
Текущий поток	Допускает	Предотвращает
Величина тока	Зависит от прямого напряжения.	Ноль
Эксплуатация	Проводник	Изолятор

Определение прямого смещения

При прямом смещении внешнее напряжение подается на диод PN-перехода. Это напряжение устраняет потенциальный барьер и обеспечивает путь с низким сопротивлением для прохождения тока. Прямое смещение означает, что положительная область подключена к p-клемме источника питания, а отрицательная область подключена к n-типу устройства.

Напряжение потенциального барьера очень мало (около 0,7 В для кремния и 0,3 В для германиевого перехода), поэтому для полного устранения барьера требуется очень небольшое напряжение. Полное устранение барьера составляет путь с низким сопротивлением для прохождения тока. Таким образом, через переход начинает течь ток. Этот ток называется прямым током.

Определение обратного смещения

При обратном смещении отрицательная область подключена к положительной клемме батареи, а положительная область подключена к отрицательной клемме. Обратный потенциал увеличивает силу потенциального барьера. Потенциальный барьер препятствует потоку носителей заряда через переход. Это создает путь с высоким сопротивлением, в котором ток не течет через цепь.

Ключевые различия между прямым и обратным смещением

1. Прямое смещение снижает силу потенциального барьера, из-за чего ток легко проходит через переход, тогда как обратное смещение усиливает потенциальный барьер и препятствует потоку носителей заряда.
2. При прямом смещении положительный полюс батареи подключается к p-области, а отрицательный вывод подключается к материалу n-типа, в то время как при обратном смещении положительный вывод источника питания подключается к материалу n-типа, а отрицательный клемма подключается к материалу p-типа устройства.
3. Прямое смещение создает электрическое поле поперек потенциала, которое снижает силу потенциального барьера, тогда как обратное смещение увеличивает силу потенциального барьера.
   • Примечание. Потенциальный барьер — это слой между диодом с PN-переходом, который ограничивает движение электронов через переход.
4. При прямом смещении напряжение на аноде больше, чем на катоде, тогда как при обратном смещении напряжение на катоде больше, чем на аноде.
5. Прямое смещение имеет большой прямой ток, а обратное смещение имеет очень маленький прямой ток.
   • Примечание. Ток в диоде, когда он течет в прямом направлении, называется прямым током.
6. Слой обеднения диода очень тонкий при прямом смещении и толстый при обратном смещении.
   • Примечание. Слой обеднения — это область вокруг соединения, в которой свободные носители заряда истощены.
7. Прямое смещение уменьшает сопротивление диода, тогда как обратное смещение увеличивает сопротивление диода.
8. При прямом смещении ток легко течет по цепи, тогда как обратное смещение не позволяет току проходить через нее.
9. При прямом смещении величина тока зависит от прямого напряжения, тогда как при обратном смещении величина тока очень мала или незначительна.
10. При прямом смещении устройство работает как проводник, тогда как при обратном смещении устройство действует как изолятор.

Прямое напряжение кремниевого диода составляет 0,7 В, а прямое напряжение германия — 0,3 В.

с использованием диода ИЛИ МОП-транзистора с P-каналом

Батареи являются наиболее удобным источником питания для подачи напряжения на электронную схему. Есть много других способов питания электронных устройств, таких как адаптер, солнечная батарея и т. Д., Но наиболее распространенным источником питания постоянного тока является аккумулятор. Как правило, все устройства поставляются со схемой защиты от обратной полярности , но если у вас есть какое-либо устройство с батарейным питанием, которое не имеет защиты от обратной полярности, вы всегда должны быть осторожны при замене батареи, иначе она может взорвать устройство.

Итак, в этой ситуации Схема защиты от обратной полярности была бы полезным дополнением к схеме. Существует несколько простых методов защиты схемы от подключения с обратной полярностью, например, использование диода или диодного моста или использование полевого МОП-транзистора с каналом P в качестве переключателя на ВЫСОКОЙ стороне.

Использование диода — самый простой и дешевый метод защиты от обратной полярности, но он имеет проблему утечки мощности .Когда входное напряжение питания высокое, небольшое падение напряжения может не иметь значения, особенно при низком токе. Но в случае низковольтной операционной системы недопустимо даже небольшое падение напряжения.

Как мы знаем, падение напряжения на диоде общего назначения составляет 0,7 В, поэтому мы можем ограничить это падение напряжения с помощью диода Шоттки, поскольку его падение напряжения составляет примерно 0,3–0,4 В, и он также может выдерживать большие токовые нагрузки. Имейте в виду, выбирая диод Шоттки, поскольку многие диоды Шоттки имеют высокую утечку обратного тока, поэтому убедитесь, что вы выберете диод с низким обратным током (менее 100 мкА).

При 4 А потери мощности на диоде Шоттки в цепи будут:

4 x 0,4 Вт = 1,6 Вт

А в обычном диоде:

4 x 0,7 = 2,8 Вт.

Вы можете даже использовать мостовой выпрямитель для защиты от обратной полярности, независимо от полярности. Но мостовой выпрямитель состоит из четырех диодов, следовательно, количество потерь энергии будет вдвое больше, чем в приведенной выше схеме с одним диодом.

Использование полевого МОП-транзистора с каналом P для защиты от обратной полярности более надежно, чем другие методы, из-за низкого падения напряжения и высоких токов.Схема состоит из P-канального МОП-транзистора, стабилитрона и понижающего резистора. Если напряжение питания меньше, чем напряжение затвор-исток (Vgs) P-канального MOSFET, вам понадобится только MOSFET без диода или резистора. Вам просто нужно подключить клемму затвора полевого МОП-транзистора к земле.

Теперь, если напряжение питания больше, чем Vgs, вам нужно понизить напряжение между выводом затвора и истоком. Компоненты, необходимые для изготовления аппаратной части схемы, упомянуты ниже.

• FQP47P06 МОП-транзистор с P-каналом
• Резистор (100к)
• Стабилитрон 9,1 В
• Макет
• Соединительные провода

Теперь, когда вы подключаете батарею в соответствии с принципиальной схемой с правильной полярностью, это приводит к включению транзистора и пропусканию тока через него.Если батарея подключена в обратном направлении или с обратной полярностью, транзистор выключается, и ваша схема становится защищенной.

Эта схема защиты более эффективна, чем другие. Давайте проанализируем схему , когда батарея подключена правильно. , P-канальный MOSFET включится, потому что напряжение между затвором и истоком отрицательное. Формула для определения напряжения между затвором и истоком:

  Vgs = (Vg - Vs)  

Когда батарея подключена неправильно , напряжение на выводе затвора будет положительным, и мы знаем, что P-Channel MOSFET включается только тогда, когда напряжение на выводе затвора отрицательное (минимум -2.0 В для этого полевого МОП-транзистора или меньше). Таким образом, всякий раз, когда батарея подключается в обратном направлении, цепь будет защищена полевым МОП-транзистором.

Теперь давайте поговорим о потере мощности в схеме , когда транзистор включен, сопротивление между стоком и истоком почти ничтожно, но для большей точности вы можете просмотреть данные P-канального MOSFET. Для P-канального МОП-транзистора FQP47P06 статическое сопротивление сток-исток во включенном состоянии (R _{DS (ON)} ) составляет 0,026 Ом (макс. ).Итак, мы можем рассчитать потери мощности в цепи, как показано ниже:

  Потери мощности = I  2  R  

Предположим, ток, протекающий через транзистор, составляет 1 А. Значит потеря мощности будет

  Потери мощности = I  2  R = (1A)  2  * 0,026 Ом = 0,026 Вт  

Следовательно, потери мощности примерно в 27 раз меньше, чем в схеме с одним диодом. Вот почему использование P-канального MOSFET для защиты от обратной полярности намного лучше, чем другие методы.Он немного дороже диода, но делает схему защиты более безопасной и эффективной.

Мы также использовали стабилитрон и резистор в схеме для защиты от превышения напряжения затвор-исток. Добавив резистор и стабилитрон на 9,1 В, мы можем ограничить напряжение затвор-исток максимум до отрицательного значения 9,1 В, поэтому транзистор остается безопасным.

Понимание основ многоадресной рассылки RPF (пересылка обратного пути)

При нормальной маршрутизации, то есть при одноадресной маршрутизации решения о пересылке пакетов обычно основываются на адресе назначения пакета, поступающего на маршрутизатор. Таблица одноадресной маршрутизации организована по подсети назначения и в основном настроена для пересылки пакета к месту назначения.

При многоадресной IP-маршрутизации маршрутизатор пересылает пакет от источника для продвижения по дереву распределения и предотвращения петель маршрутизации.Состояние многоадресной пересылки маршрутизатора работает более логично за счет организации таблиц на основе обратного пути от получателя обратно к корню дерева распределения. Этот процесс известен как пересылка по обратному пути (RPF).

Короче говоря, входящий многоадресный пакет не будет принят / переадресован, если он не получен на интерфейсе, который является исходящим интерфейсом для одноадресного маршрута к источнику пакета.

В приведенном ниже примере многоадресный сервер S1 отправляет многоадресный пакет, а R1 лавинно рассылает его R2 и R3.R2 получил свою копию и тоже залил ее. В результате R3 получает один и тот же пакет от двух маршрутизаторов:

a) На своем интерфейсе fa0 / 0 от R1.

б) На его интерфейсе s0 / 0 от R2.

Схема топологии:

Без проверки RPF R3 пересылает полученный пакет от R1 на R2 и наоборот, и начинает процесс зацикливания пакетов с той же логикой, R1 и R2 также продолжайте повторять процесс. Это дублирование создает петли многоадресной маршрутизации и порождает штормы многоадресной рассылки, которые расходуют пропускную способность и ресурсы маршрутизатора.

Прежде чем я углублюсь в настройку многоадресной рассылки, позвольте мне поделиться с вами начальной конфигурацией нашей сети. Все соответствующие конфигурации приведены ниже.

R1

R2

R3

Когда R3 выполняет проверку RPF, происходит следующее:

1) R3 проверяет адрес источника каждого входящего пакета, который равен 1.1.1.1.

2) R3 определяет интерфейс обратного пути на основе его маршрута, используемого для пересылки пакетов к 1.1.1.1

В нашем случае маршрут R3 к 1. 1.1.1/24 совпадает, и он перечисляет исходящий интерфейс fa0 / 0, что делает fa0 / 0 RPF-интерфейс R3 для IP-адреса 1.1.1.1

R3 # sh ip route | begin Gate

Шлюз последней инстанции не установлен

1.0.0.0/24 разделен на подсети, 1 подсети

D 1.1.1.0 [90/156160] через 10.1.1.5, 02:01:51, FastEthernet0 / 0

3.0.0.0 / 24 разделен на подсети, 1 подсеть

C 3.3.3.0 подключена напрямую, Loopback0

10.0.0.0/30 разделена на подсети, 3 подсети

C 10.1.1.8 подключено напрямую, Serial0 / 0

D 10.1 .1.0 [90/30720] через 10.1.1.5, 04:24:40, FastEthernet0 / 0

C 10.1.1.4 подключен напрямую, FastEthernet0 / 0

R3 # sh ip rpf 1.1.1.1

Информация RPF за ? (1.1.1.1)

Интерфейс RPF: FastEthernet0 / 0

Сосед RPF:? (10.1.1.5)

Маршрут / маска RPF: 1.1.1.0/24

Тип RPF: одноадресная (eigrp 1)

Количество рекурсий RPF: 0

Выполнение поиска по таблицам с предпочтительным расстоянием

R3 # sh ip mroute | Beg Interfac

Состояние интерфейса: Интерфейс, Следующий переход или VCD, Состояние / режим

(*, 239. 1.1.1), 00: 38: 46 / остановлено, RP 0.0.0.0, флаги: DCL

Входящий интерфейс : Null, RPF nbr 0.0.0.0

Список исходящих интерфейсов:

Loopback0, Forward / Dense, 00: 38: 46/00: 00: 00

FastEthernet0 / 0, Forward / Dense, 00: 38: 46/00 : 00: 00

Serial0 / 0, Forward / Dense, 00: 38: 46/00: 00: 00

(1.1.1.1, 239.1.1.1), 00: 00: 26/00: 02: 37, флаги: LT

Входящий интерфейс: FastEthernet0 / 0, RPF nbr 10.1.1.5

Список исходящих интерфейсов:

Loopback0, Forward / Dense, 00: 00: 26/00: 00: 00

Serial0 / 0, Prune / Dense, 00: 00: 26/00: 02: 34, A

3) R3 сравнивает интерфейс обратного пути fa0 / 0, на который приходит многоадресный пакет. Если они совпадают, он принимает пакеты и пересылает их; в противном случае он отбрасывает пакет. В этом случае R3 лавинно рассылает пакеты, полученные на fa0 / 0 от R1, но игнорирует пакеты, полученные на s0 / 0 от R2.

1) Чтобы проверить, мы будем отправлять эхо ICMP группе 239. 1.1.1 с R1 с источником 1.1.1.1. Всегда безопасно собирать журналы отладки в буфере, а не на консоли, поэтому мы будем отлаживать многоадресную рассылку пакет и соберите его в буфере регистрации, как показано ниже:

R3 # conf t

Введите команды конфигурации, по одной в каждой строке. Закончите CNTL / Z.

R3 (config) # информация консоли журналов

R3 (config) #logging buffer 7

R3 (config) #logging buffer 64000

R3 (config) #no ip cef

R3 (config) #end

* 1 марта, 04:44:41.670:% SYS-5-CONFIG_I: Настраивается с консоли с помощью консоли

R3 # debug ip mpacket

Отладка многоадресных IP-пакетов выполняется

R1 # ping 239.1.1.1 source 1.1.1.1

Тип escape-последовательность чтобы прервать.

Отправка 1, 100-байтового эха ICMP на 239.1.1.1, тайм-аут составляет 2 секунды:

Пакет отправлен с адресом источника 1.1.1.1

Ответ на запрос 0 из 10.1.1.6, 24 мс

Ответ запросить 0 из 10. 1.1.6, 128 мс

R3 # sh logging | begin Log

Буфер журнала (64000 байт):

IP (0): s = 10.1.1.5 (FastEthernet0 / 0) d = 239.1.1.1 (Serial0 / 0) id = 19, ttl = 254, prot = 1, len = 100 (100), mforward

IP (0): s = 10.1.1.1 (Serial0 / 0) d = 239.1.1.1 id = 19, ttl = 253, prot = 1, len = 104 (100) , не интерфейс RPF

IP (0): s = 10.1.1.5 (FastEthernet0 / 0) d = 239.1.1.1 (Serial0 / 0) id = 20, ttl = 254, prot = 1, len = 100 (100), mforward

IP (0): s = 10.1.1.1 (Serial0 / 0) d = 239.1.1.1 id = 20, ttl = 253, prot = 1, len = 104 (100), не интерфейс RPF

IP (0): s = 1.1.1.1 (FastEthernet0 / 0) d = 239.1.1.1 (Serial0 / 0) id = 20, ttl = 253, prot = 1, len = 100 (100), mforward

IP (0): s = 1.1.1.1 (Serial0 / 0) d = 239.1.1.1 id = 20, ttl = 252, prot = 1, len = 104 (100), не интерфейс RPF

Из приведенных выше журналов мы видим, что R3 перенаправил пакеты, полученные на fa0 / 0 от R1, но игнорирует пакеты, полученные на s0 / 0 от R2.

2) Давайте посмотрим на то же самое с mtrace от R1 и захватом пакета с помощью wirehark на интерфейсах Fa0 / 0 и S0 / 0 R3.

R1 # mtrace 1.1.1.1 3.3.3.3 239.1.1.1

Введите escape-последовательность для отмены.

Mtrace из 1.1.1.1 в 3.3.3.3 через группу 239.1.1.1

От источника (?) До пункта назначения (?)

Запрос полного обратного пути …

0 3.3.3.3

-1 10.1.1.6 PIM [1.1.1.0/24]

-2 10.1.1.5 PIM [1.1.1.0/24]

-3 1.1.1.1

На интерфейсе R3 fa0 / 0 мы фиксируем запрос маршрута и запрос, как указано в черный ящик под диаграммой:

Давайте откроем пакет запроса traceroute, чтобы получить более подробную информацию изнутри.

Как показано на рисунке выше Поле «FORWORDING CODE: NO_ERROR» показывает, что после того, как маршрутизатор получил многоадресный пакет, он выполнил проверку RPF, поскольку проверка RPF прошла успешно, пакет пересылается.

Теперь рассмотрим захват, сделанный на интерфейсе S0 / 0:

Он показывает только запрос трассировки маршрута, а не запрос, поскольку пакеты отбрасываются из-за сбоя проверки RPF.

Отсюда вывод: проверка RPF — это стратегия, с помощью которой маршрутизатор принимает пакеты, которые прибывают по кратчайшему пути, и отбрасывает те, которые прибывают по более длинным маршрутам, и тем самым избегает петель маршрутизации и дублирования.

IP Multicast

Обзор технологии IP Multicast

Настройка многоадресной IP-маршрутизации

Прямое распространение в нейронных сетях — Упрощенная математическая и программная версия | автор: викашрадж луханивал

Как мы все знаем из последнего десятилетия глубокое обучение стало одной из наиболее широко распространенных новых технологий. Это связано с его репрезентативной силой функций.

Согласно Универсальная аппроксимационная теорема , хорошо управляемая и спроектированная глубокая нейронная сеть может аппроксимировать любую произвольную сложную и непрерывную связь между переменными. На самом деле, есть несколько других причин успеха глубокого обучения . Я не буду здесь обсуждать эти возможные причины.

Цель этого поста — объяснить прямое распространение (один из основных процессов на этапе обучения) более простым способом.

Обучающий алгоритм / модель определяет параметры (веса и смещения) с помощью прямого распространения , и обратного распространения .

a Как следует из названия, входные данные передаются в прямом направлении по сети.Каждый скрытый слой принимает входные данные, обрабатывает их в соответствии с функцией активации и переходит на следующий уровень.

Почему сеть прямого распространения?

Чтобы сгенерировать какой-либо вывод, входные данные должны подаваться только в прямом направлении. Данные не должны течь в обратном направлении во время генерации выходных данных, в противном случае они будут формировать цикл, и выходные данные никогда не будут созданы. Такие конфигурации сети известны как сеть прямого распространения .Сеть прямого распространения помогает в прямом распространении .

На каждом нейроне в скрытом или выходном слое обработка происходит в два этапа:

1. Предварительная активация: это взвешенная сумма входов , т.е. линейное преобразование весов относительно доступных входов. На основе этой агрегированной суммы и функции активации нейрон принимает решение, передавать эту информацию дальше или нет.
2. Активация: вычисленная взвешенная сумма входов передается в функцию активации. Функция активации — это математическая функция, которая добавляет сети нелинейность. Существует четыре часто используемых и популярных функции активации — сигмовидная, гиперболический тангенс (tanh), ReLU и Softmax.

Теперь давайте разберемся с прямым распространением на примере. Рассмотрим нелинейно разделяемых данных в виде двух лун точек данных, следующих по спирали. Эти сгенерированные данные имеют два разных класса.

Данные могут быть сгенерированы с помощью функции make_moons () модуля sklearn.datasets . Общее количество сэмплов, которые должны быть сгенерированы, и шум формы луны можно отрегулировать с помощью параметров функции.

 import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.colors 
from sklearn.datasets import make_moonsnp.random.seed (0) data, labels = make_moons (n_samples = 200, noise = 0.04, random_state = 0) 
print (data.shape, labels.shape) color_map = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list ("", ["красный", "желтый"]) 
plt.scatter (data [:, 0 ], data [:, 1], c = labels, cmap = my_cmap) 
plt.show () 

Здесь для генерации данных используются 200 выборок, и у них есть два класса, показанные красным и зеленым цветом.

Теперь давайте посмотрим на структуру нейронной сети, чтобы предсказать класс для этой задачи двоичной классификации . Здесь я собираюсь использовать один скрытый слой с двумя нейронами, выходной слой с одним нейроном и сигмоидальную функцию активации .

Во время прямого распространения на каждом узле скрытого и выходного уровня происходит предварительная активация и активация . Например, в первом узле скрытого уровня сначала вычисляется a1 ( преактивация ), а затем вычисляется h3 ( активация ).

a1 — это взвешенная сумма входов. Здесь веса генерируются случайным образом.

a1 = w1 * x1 + w2 * x2 + b1 = 1.76 * 0,88 + 0,40 * (- 0,49) + 0 = 1,37 приблизительно и h3 — значение функции активации, примененной к a1.

Аналогично

a2 = w3 * x1 + w4 * x2 + b2 = 0,97 * 0,88 + 2,24 * (- 0,49) + 0 = -2,29 приблизительно и

Для любого слоя после первого скрытого слоя ввод вывод из предыдущего слоя.

a3 = w5 * h3 + w6 * h4 + b3 = 1,86 * 0,8 + (-0,97) * 0,44 + 0 = 1,1 приблизительно

и

Таким образом, вероятность того, что первое наблюдение будет принадлежать к классу 1, составляет 74%. .Таким же образом можно рассчитать прогнозируемый результат для всех других наблюдений.

На изображении ниже представлено преобразование данных из входного слоя в выходной слой для первого наблюдения.

Теперь давайте посмотрим, как реализована вышеупомянутая нейронная сеть в блокноте Jupyter. Фактически, при построении глубоких нейронных сетей используются такие фреймворки, как Tensorflow, Keras, PyTorch и т. Д.

 из sklearn.model_selection import train_test_split # Разделение данных на данные обучения и тестирования 
X_train, X_val, Y_train, Y_val = train_test_split (data, labels, stratify = labels, random_state = 0) 
print (X_train.shape, X_val.shape) 

Здесь 150 наблюдений используются для целей обучения и 50 для целей тестирования в соответствии с коэффициентом разделения по умолчанию 75:25.

Теперь давайте определим класс для прямого распространения , где веса инициализируются случайным образом.

 класс FeedForwardNetwork: 
 def __init __ (self): 
np.random.seed (0) 
self.w1 = np.random.randn () 
self.w2 = np.random.randn () 
self.w3 = np.random.randn () 
self.w4 = np.random.randn () 
self.w5 = np.random.randn () 
self.w6 = np.random.randn () 
self.b1 = 0 
self.b2 = 0 
self.b3 = 0 
 
 def sigmoid (self, x): 
return 1.0 / (1.0 + np.exp (-x)) 
 
 def forward_pass (self, x): 
self.x1, self.x2 = x 
self.a1 = self.w1 * self.x1 + self.w2 * self.x2 + self.b1 
self.h3 = self.sigmoid (self.a1) 
self.a2 = self.w3 * self.x1 + self.w4 * self.x2 + self.b2 
self.h4 = self.sigmoid (self.a2) 
self.a3 = self.w5 * self.h3 + self.w6 * self.h4 + self.b3 
self.h5 = self.sigmoid (self.a3) 
forward_matrix = np.array ([[0,0,0,0, self.h5,0,0,0], 
[0,0, (self .w5 * self.h3), (self. w6 * self.h4), self.b3, self.a3,0,0], 
[0,0,0, self.h3,0,0,0, self .h4], 
[(self.w1 * self.x1), (self.w2 * self.x2), self.b1, self.a1, (self.w3 * self.x1), (self.w4 * self .x2), self.b2, self.a2]]) 
forward_matrices.append (forward_matrix) 
return self.h5 
 

Здесь функция forward_pass () вычисляет выходное значение для данного входного наблюдения. forward_matrix — это 2d-массив для хранения значений a1, h3, a2, h4, a3, h5 и т.д. для каждого наблюдения. Причина его использования — просто визуализировать преобразование этих значений с помощью изображения в формате GIF. Записи forward_matrix показаны ниже

 forward_matrices = [] 
ffn = FeedForwardNetwork () 
для x в X_train: 
ffn.forward_pass (x) 

forward_matrices — это список forward_matrix для всех наблюдения.

 import seaborn as sns 
import imageio 
from IPython.display import HTMLdef plot_heat_map (Наблюдение): 
fig = plt. figure (figsize = (10, 1)) 
sns.heatmap (forward_matrices [наблюдение], annot = True, cmap = my_cmap, vmin = -3, vmax = 3) 
plt.title («Наблюдение» + str (наблюдение)) fig.canvas.draw () 
image = np.frombuffer (fig.canvas.tostring_rgb (), dtype = 'uint8') 
image = image.reshape (fig.canvas.get_width_height () [:: - 1] + (3,)) вернуть imageimageio.mimsave ('./ forwardpropagation_viz.gif', [plot_heat_map (i) for i in range (0, len (forward_matrices), len (forward_matrices) // 15)], fps = 1) 

plot_heat_map () функция создает тепловая карта для визуализации значений forward_matrix для каждого наблюдения. Эти тепловые карты хранятся в изображении forwardpropagation_viz.gif . Здесь создано 15 различных тепловых карт для 15 различных наблюдений.

Оптимизация кода

Вместо использования разных переменных, таких как w1, w2… w6, a1, a2, h3, h4 и т. Д.отдельно векторизованная матрица может использоваться для весов, предварительной активации (а) и активации (h) соответственно. Векторизация обеспечивает более эффективное и быстрое выполнение кода. Он также имеет простой для понимания синтаксис.

 class FeedForwardNetwork_Vectorised: 
 def __init __ (self): 
np.random.seed (0) 
self.W1 = np.random.randn (2,2) 
self.W2 = np.random.randn (2,1 ) 
self.B1 = np.zeros ((1,2)) 
self.B2 = np.zeros ((1,1)) 
 
 def sigmoid (self, X): 
return 1.0 / (1.0 + np.exp (-X)) 
 
 def forward_pass (self, X): 
self.A1 = np.matmul (X, self.W1) + self.B1 
self.h3 = self.sigmoid (self.A1) 
self.A2 = np.matmul (self.h3, self.W2) + self.B2 
self.h4 = self.sigmoid (self.A2) 
return self.h4 
 ffn_v = FeedForwardNetwork_Vectorised () 
ffn_v.forward_pass (X_train) 

Это примерно прямое распространение с моей стороны, и я надеюсь, что смог объяснить интуицию и шаги, связанные с прямым распространением .Если вы хотите узнать больше о нейронных сетях, обратитесь к другим моим предложениям блога о нейронных сетях. Ссылки ниже

A comprehensive guide to Feature Selection using Wrapper methods in Python

Почему лучше вес инициализация важна в нейронных сетях?

Анализируем разные типы функций активации в нейронных сетях — какой из них предпочесть?

Почему градиентного спуска недостаточно: всестороннее введение в алгоритмы оптимизации в нейронных сетях

— прямое и обратное распространение | Имад Даббура

Почему нейронные сети?

Согласно универсальной приближенной теореме , нейронные сети могут приближать, а также изучать и представлять любую функцию с учетом достаточно большого слоя и желаемой погрешности. Нейронная сеть узнает истинную функцию путем построения сложных представлений поверх простых. На каждом скрытом слое нейронная сеть изучает новое пространство признаков, сначала вычисляя аффинные (линейные) преобразования заданных входных данных, а затем применяя нелинейную функцию, которая, в свою очередь, будет входом следующего слоя. Этот процесс будет продолжаться, пока мы не дойдем до выходного слоя. Следовательно, мы можем определить нейронную сеть как поток информации от входов через скрытые слои к выходу. Для трехуровневой нейронной сети изученная функция будет: f (x) = f_3 (f_2 (f_1 (x))) где:

• f_1 (x) : функция, изученная на первом скрытом слое
• f_2 (x) : функция, изученная на втором скрытом слое
• f_3 (x) : функция, изученная на выходном слое

Таким образом, на каждом слое мы изучаем разное представление, которое усложняется с последующими скрытыми слоями.Ниже приведен пример трехуровневой нейронной сети (входной слой не считается):

Например, компьютеры не могут понимать изображения напрямую и не знают, что делать с данными пикселей. Однако нейронная сеть может построить простое представление изображения на ранних скрытых слоях, которое идентифицирует края. Получив первый вывод скрытого слоя, он может изучить углы и контуры. Учитывая второй скрытый слой, он может изучить такие части, как нос.Наконец, он может узнать идентичность объекта.

Поскольку истина никогда не бывает линейной и представление очень важно для производительности алгоритма машинного обучения, нейронная сеть может помочь нам построить очень сложные модели и предоставить алгоритму изучение таких представлений, не беспокоясь о проектировании функций, которое требует специалистов-практиков. очень много времени и усилий, чтобы создать хорошее представление.

Сообщение состоит из двух частей:

1. Кодирование нейронной сети: это влечет за собой написание всех вспомогательных функций, которые позволили бы нам реализовать многоуровневую нейронную сеть.При этом я буду объяснять теоретические части, когда это возможно, и давать несколько советов по реализации.
2. Приложение: мы реализуем нейронную сеть, которую мы закодировали в первой части по проблеме распознавания изображений, чтобы увидеть, сможет ли созданная нами сеть определить, есть ли на изображении кошка или собака, и увидеть, как она работает 🙂

Этот пост будет первым в серии постов, посвященных реализации нейронной сети в numpy, включая проверку градиента , инициализацию параметров, регуляризацию L2, выпадение . . Архитектура сети влечет за собой определение ее глубины, ширины и функций активации, используемых на каждом уровне. Глубина — количество скрытых слоев. Ширина — это количество единиц (узлов) на каждом скрытом слое, поскольку мы не контролируем ни входной слой, ни размеры выходного слоя. Существует довольно много наборов функций активации, таких как Rectified Linear Unit, Sigmoid, Hyperbolic tangent и т. Д. . Исследования доказали, что более глубокие сети превосходят сети с большим количеством скрытых устройств.Поэтому всегда лучше и не повредит обучать более глубокую сеть (с уменьшающейся отдачей).

Давайте сначала представим некоторые обозначения, которые будут использоваться на протяжении всего сообщения:

Затем мы запишем размеры многослойной нейронной сети в общем виде, чтобы помочь нам в умножении матриц, поскольку одна из основных проблем в реализация нейронной сети позволяет получить правильные размеры.

Два уравнения, которые нам понадобятся для реализации прямого распространения, следующие: Эти вычисления будут выполняться на каждом уровне.

Сначала мы инициализируем матрицы весов и векторы смещения. Важно отметить, что мы не должны инициализировать все параметры равными нулю, потому что это приведет к тому, что градиенты будут равны, и на каждой итерации результат будет одинаковым, и алгоритм обучения ничего не узнает. Поэтому важно случайным образом инициализировать параметры значениями от 0 до 1. Также рекомендуется умножать случайные значения на небольшой скаляр, например 0,01, чтобы активировать блоки активации и находиться в областях, где производные функций активации не близки к нуль.{-z}) . Она превосходит сигмовидную функцию, в которой среднее значение ее выхода очень близко к нулю, что, другими словами, центрирует выход единиц активации вокруг нуля и делает диапазон значений очень маленьким, что означает более быстрое обучение. Недостаток, который он разделяет с сигмоидной функцией, заключается в том, что градиент очень мал на хорошей части домена.

Выпрямленное линейное устройство (ReLU) : g (z) = max {0, z} . Модели, близкие к линейным, легко оптимизировать.Поскольку ReLU обладает многими свойствами линейных функций, он, как правило, хорошо работает с большинством проблем. Единственная проблема заключается в том, что производная не определена при z = 0 , что мы можем преодолеть, присвоив производной 0 при z = 0 . Однако это означает, что для z ≤ 0 градиент равен нулю и снова невозможно обучиться.

Линейный блок с выпрямленным током : g (z) = max {α * z, z} . Он преодолевает проблему нулевого градиента из ReLU и присваивает α , что является небольшим значением для z ≤ 0.Tx + b , а затем применить функцию активации g (z) , такую ​​как ReLU, поэлементно. Во время этого процесса мы сохраняем (кешируем) все переменные, вычисленные и используемые на каждом слое, для использования в обратном распространении. Мы напишем первые две вспомогательные функции, которые будут использоваться при прямом распространении L-модели, чтобы упростить отладку. Имейте в виду, что на каждом слое у нас могут быть разные функции активации.

Мы будем использовать двоичную стоимость Cross-Entropy . Он использует метод логарифма правдоподобия для оценки своей ошибки.Стоимость: указанная выше функция стоимости является выпуклой; однако нейронная сеть обычно застревает на локальном минимуме и не гарантирует, что найдет оптимальные параметры. Мы будем использовать здесь градиентное обучение.

Позволяет возвращаться информации от стоимости назад по сети для вычисления градиента. Следовательно, выполните цикл по узлам, начиная с последнего узла, в обратном топологическом порядке, чтобы вычислить производную выходных данных конечного узла по отношению к хвосту узла каждого ребра. Это поможет нам узнать, кто несет наибольшую ответственность за ошибку, и изменить параметры в этом направлении.i ∈ {0, 1} .

• Сначала загрузим изображения.
• Покажите образец изображения для кошки.
• Измените форму входной матрицы, чтобы каждый столбец был одним примером. Кроме того, поскольку каждое изображение имеет размер 64 x 64 x 3, у нас будет 12 288 функций для каждого изображения. Следовательно, матрица ввода будет 12 288 x 209.
• Стандартизируйте данные, чтобы градиенты не выходили из-под контроля. Кроме того, это поможет скрытым единицам иметь аналогичный диапазон значений. А пока мы разделим каждый пиксель на 255, что не должно быть проблемой.Однако лучше стандартизировать данные, чтобы получить среднее значение 0 и стандартное отклонение 1.

 Исходные размеры: 
-------------------- 
Обучение : (209, 64, 64, 3), (209,) 
Тест: (50, 64, 64, 3), (50,) Новые размеры: 
-------------- - 
Обучение: (12288, 209), (1, 209) 
Тест: (12288, 50), (1, 50) 

Рисунок 3: Образец изображения

Теперь наш набор данных готов для использования и тестирования нашего реализация нейронной сети. Давайте сначала напишем функцию многослойной модели для реализации обучения на основе градиента с использованием заранее определенного количества итераций и скорости обучения.

Далее мы обучим две версии нейронной сети, каждая из которых будет использовать разные функции активации на скрытых слоях: одна будет использовать выпрямленную линейную единицу ( ReLU ), а вторая будет использовать функцию гиперболического тангенса ( tanh ). ). Наконец, мы будем использовать параметры, полученные от обеих нейронных сетей, чтобы классифицировать обучающие примеры и вычислить уровни точности обучения для каждой версии, чтобы увидеть, какая функция активации лучше всего работает с этой задачей.

 # Настройка яркости слоев 
Layers_dims = [X_train.shape [0], 5, 5, 1] ​​# NN с активацией tanh fn 
parameters_tanh = L_layer_model (X_train, y_train, Layers_dims, Learning_rate = 0.03, num_iterations = 3000, hidden_layers_activation_fn = "tanh") # Распечатать точность 
precision (X_test , parameters_tanh, y_test, activate_fn = "tanh") Стоимость после 100 итераций: 0,6556 
Стоимость после 200 итераций: 0,6468 
Стоимость после 300 итераций: 0,6447 
Стоимость после 400 итераций: 0,6441 
Стоимость после 500 итераций это: 0. 6440 
Стоимость после 600 итераций: 0,6440 
Стоимость после 700 итераций: 0,6440 
Стоимость после 800 итераций: 0,6439 
Стоимость после 900 итераций: 0,6439 
Стоимость после 1000 итераций: 0,6439 
Стоимость после 1100 итераций: 0,6439 
Стоимость после 1200 итераций: 0,6439 
Стоимость после 1300 итераций: 0,6438 
Стоимость после 1400 итераций: 0,6438 
Стоимость после 1500 итераций: 0,6437 
Стоимость после 1600 итераций: 0 .6434 
Стоимость после 1700 итераций: 0,6429 
Стоимость после 1800 итераций: 0,6413 
Стоимость после 1900 итераций: 0,6361 
Стоимость после 2000 итераций: 0,6124 
Стоимость после 2100 итераций: 0,5112 
Стоимость после 2200 итераций: 0,5288 
Стоимость после 2300 итераций: 0,4312 
Стоимость после 2400 итераций: 0,3821 
Стоимость после 2500 итераций: 0,3387 
Стоимость после 2600 итераций: 0,2349 
Стоимость после 2700 итераций: 0 .2206 
Стоимость после 2800 итераций: 0,1927 
Стоимость после 2900 итераций: 0,4669 
Стоимость после 3000 итераций: 0,1040 «Уровень точности: 68,00%».  

Рисунок 4: Кривая потерь с функцией активации tanh

 # NN с активацией relu fn 
parameters_relu = L_layer_model (X_train, y_train, Layers_dims, Learning_rate = 0,03, num_iterations = 3000, hidden_layers_activation_fn = "relu "49) # Распечатать точность (X_test, parameters_relu, y_test, activate_fn = "relu") Стоимость после 100 итераций: 0.6556 
Стоимость после 200 итераций: 0,6468 
Стоимость после 300 итераций: 0,6447 
Стоимость после 400 итераций: 0,6441 
Стоимость после 500 итераций: 0,6440 
Стоимость после 600 итераций: 0,6440 
Стоимость после 700 итераций: 0,6440 
Стоимость после 800 итераций: 0,6440 
Стоимость после 900 итераций: 0,6440 
Стоимость после 1000 итераций: 0,6440 
Стоимость после 1100 итераций: 0,6439 
Стоимость после 1200 итераций: 0 .6439 
Стоимость после 1300 итераций: 0,6439 
Стоимость после 1400 итераций: 0,6439 
Стоимость после 1500 итераций: 0,6439 
Стоимость после 1600 итераций: 0,6439 
Стоимость после 1700 итераций: 0,6438 
Стоимость после 1800 итераций: 0,6437 
Стоимость после 1900 итераций: 0,6435 
Стоимость после 2000 итераций: 0,6432 
Стоимость после 2100 итераций: 0,6423 
Стоимость после 2200 итераций: 0,6395 
Стоимость после 2300 итераций: 0 . 6259 
Стоимость после 2400 итераций: 0,5408 
Стоимость после 2500 итераций: 0,5262 
Стоимость после 2600 итераций: 0,4727 
Стоимость после 2700 итераций: 0,4386 
Стоимость после 2800 итераций: 0,3493 
Стоимость после 2900 итераций: 0,1877 
Стоимость после 3000 итераций: 0,3641 «Уровень точности: 42,00%». 

Рисунок 5: Кривая потерь с функцией активации ReLU

Обратите внимание, что приведенные выше показатели точности, как ожидается, будут завышать показатели точности обобщения.

Цель этого поста — пошагово написать код глубокой нейронной сети и объяснить при этом важные концепции. На данный момент нас особо не волнует уровень точности, так как есть множество вещей, которые мы могли бы сделать, чтобы повысить точность, о чем мы будем рассказывать в следующих публикациях. Ниже приведены некоторые выводы:

• Даже если нейронная сеть может представлять любую функцию, она может не обучаться по двум причинам:

1. Алгоритм оптимизации может не найти наилучшее значение для параметров желаемой (истинной) функции. .Он может застрять в локальном оптимуме.
2. Алгоритм обучения может найти другую функциональную форму, которая отличается от предполагаемой функции из-за переобучения.

• Даже если нейронная сеть редко сходится и всегда застревает в локальном минимуме, она все же может значительно снизить стоимость и создавать очень сложные модели с высокой точностью тестирования.
• Нейронная сеть, которую мы использовали в этом посте, представляет собой стандартную полностью подключенную сеть. Однако есть два других типа сетей:

1. Сверточная сеть NN: где не все узлы подключены.Он лучший в своем классе для распознавания изображений.
2. Recurrent NN: Есть соединения обратной связи, при которых выходные данные модели возвращаются в себя. Он используется в основном при последовательном моделировании.

• Полностью подключенная нейронная сеть также забывает, что произошло на предыдущих шагах, и ничего не знает о выходе.
• Существует ряд гиперпараметров, которые мы можем настроить с помощью перекрестной проверки, чтобы получить максимальную производительность нашей сети:

1. Скорость обучения (α): Определяет, насколько велик шаг для каждого обновления параметров.

A. Малое α ведет к медленной сходимости и может стать очень дорогостоящим в вычислительном отношении.

B. Большое значение α может привести к перерегулированию, при котором наш алгоритм обучения может никогда не сходиться.

2. Количество скрытых слоев (глубина): чем больше скрытых слоев, тем лучше, но это требует больших вычислительных затрат.

3. Количество единиц на скрытый слой (ширина): исследования доказали, что огромное количество скрытых единиц на уровне не способствует улучшению сети.

4.Функция активации: какую функцию использовать на скрытых слоях, зависит от приложений и доменов. Это процесс проб и ошибок, чтобы попробовать разные функции и посмотреть, какая из них работает лучше всего.

5. Количество итераций.

• Стандартизация данных поможет активам иметь одинаковый диапазон значений и избежать выхода градиентов из-под контроля.

.

Прямая и обратная полярность при сварке

В литературе по методам сварки и инструкциях к сварочным аппаратам нередко встречаются выражения «прямая и обратная полярность». От выбора полярности зависит процесс сварки, качество шва, расход электрода, глубина проплавления. Начинающим сварщикам важно знать, что означает прямая и обратная полярность, чтобы правильно подбирать режимы сварки в конкретных ситуациях.

В этой статье:

Дуговая сварка — режимы полярности

Для горения электрической дуги, которой осуществляется сварка, требуется источник тока и замыкание полюсов с небольшим воздушным зазором 3-5 мм. Источником тока может быть сварочный инвертор, преобразователь, выпрямитель, генератор. Понятие полярности возможно только у источников постоянного тока, поскольку у трансформаторов, вырабатывающих переменный ток, направление движения электронов меняется до 100 раз в секунду.

У сварочного аппарата постоянного тока есть два гнезда для подключения кабелей держателя и массы. В держатель вставляется электрод и сварщик манипулирует им, ведя шов. Кабель массы через зажим «крокодил» крепится к изделию.

Если держатель установить в разъем «-«, а кабель массы подключить к «+», получится прямая полярность. При подключении наоборот (держатель к «+», а массу к «-«) полярность будет обратная.

Отличия режимов сварки

Рассмотрим, чем отличается прямая и обратная полярность при сварке. По законам физики постоянный ток течет в одном направлении от минуса к плюсу (движение электронов с отрицательным зарядом). При этом тепло всегда концентрируется на плюсе. Соответственно, где «+», там температура будет выше.

При сварке на прямой полярности «+» на изделии. Это обеспечивает больший нагрев поверхности и, в то же время, не перегревает электрод. На его кончике пятно тепла будет анодным. Работа дугой с обратной полярностью означает «плюс» на кончике электрода и образование катодного теплового пятна. За счет этого расходник нагревается больше, а изделие меньше. Разница в температуре составляет около 1000º С.

Влияние полярности на сварку

Теперь обсудим, как полярность, а именно локализация нагрева, сказываются на процессе сварки.

Достоинства и недостатки прямой полярности

Концентрация теплового пучка на изделии дает следующие результаты:

сварочная дуга горит особенно стабильно, легче манипулировать для накладки шва.

Сварка TIG цветных металлов, например меди, ведется на прямой полярности. Лучше всего применять такой режим при работах с металлами сечением от 4 мм и выше. Но тонкие листовые заготовки на прямой полярности будут прожигаться. Еще стороны может сильно «повести» при сварке и потребуется рихтовка деталей. Не получится использовать электроды для переменного тока при сварке постоянным с «плюсом» на держателе. Разбрызгивание металла при таком режиме тоже повышается.

Достоинства и недостатки обратной полярности

Использование обратной полярности дает следующие особенности при сварке:

Обратную полярность лучше использовать при сварке тонких металлов, чтобы электрод не прилипал, но при этом не было прожогов. В случае ведения прерывистой дугой коротких швов тепловложение уменьшается еще больше.

Соединение толстых заготовок 6-10 мм происходит гораздо хуже, поскольку нет нужной глубины проплавления. При «минусе» на держателе легче добиться качественного шва на нержавейке, алюминии, высокоуглеродистой стали или чугуне. Если требуется наплавить присадочный металл под последующую проточку, то на обратной полярности отделение капли происходит гораздо быстрее.

Источник видео: Территория сварки R

Но кончик электрода от повышенного нагрева укорачивается тоже быстро, поэтому будет перерасход по материалам. Если обмазка электрода чувствительна к перегреву, то от удержания длительной непрерывной дуги покрытие может осыпаться, и голый стержень станет не пригодным для сварки. При снижении силы тока до минимального, дуга начинает «скакать» и управлять сварочной ванной становится сложнее, поэтому при сварке тонколистовой стали пригодятся дополнительные функции в инверторе, о которых упомянем ниже.

Сварка полуавтоматом

При сварке полуавтоматом тоже меняют полярность в зависимости от толщины металла и видах свариваемых материалов. Чаще всего изначально установлено прямое подключение с «минусом» на горелке. Это необходимо для сварки омедненной или нержавеющей проволокой. Поскольку ее сечение маленькое (0.6-1.2 мм), тепло требуется концентрировать на изделии, иначе расходник будет быстро гореть, разбрызгивая металл во все стороны.

Если предстоит варить самозащитной порошковой проволокой без газа, то потребуется обратная полярность. В отличие от инвертора, у которого достаточно поменять местами разъемы кабеля держателя и массы, у полуавтомата горелка крепится к рукаву. В нем проложен канал для проволоки, силовой провод, шланг подачи защитного газа и провода управления. Просто в разъем с массой горелку не вставить — не подойдет по форме.

Для смены полярности полуавтомата есть несколько способов, в зависимости от конфигурации оборудования. У одних моделей нужно поменять местами разъемы в нижней части (силовой кабель горелки имеет отдельный выход с гнездом, как у массы). У других — открыть боковую крышку и переподключить кабеля к клеммам (обычно они разных цветов). Потребуется рожковый ключ.

Сварка инвертором

Сварка инвертором ММА проводится на прямой полярности «классическим» способом, поскольку режим применяется для соединения толстостенных заготовок 4 мм и выше:

Сварка ведется неотрывной дугой с зазором 3-5 мм. Чем быстрее проводить электрод над одним местом стыка, тем меньше глубина проплавления. При замедлении глубина провара увеличивается. Если предстоит подряд сваривать стыки с разной толщиной сторон, можно выставить силу тока на аппарате для самого большого сечения в конструкции, а глубину провара регулировать скоростью ведения электрода. Только дугу при этом всегда держат на более толстом металле, кратковременно перенося на тонкий, чтобы избежать прожогов.

Сварка на обратной полярности чаще всего применяется для соединения тонких листовых материалов сечением 1-3 мм. Но даже концентрирование теплового пучка на кончике электрода не всегда спасает от прожогов. Чтобы предупредить дефекты шва, используют прерывистую дугу. Ее поджигают касанием об изделие и накладывают короткие швы без отступов. Отрыв кончика электрода от изделия на высоту 2 см приводит к затуханию дуги. Затем кончик снова подносят и он загорается без постукивания. Такие паузы дают дополнительное время для остывания шва и исключают прожоги.

Электрододержатель

При работе инвертором с прямым подключением на высоких токах 200-300 А держатель может сильно перегреваться. Такое происходит и при силе тока 140 А, если установлена обратная полярность. Ведь на электроде возрастает нагрев до 1000 градусов. Чтобы не испытывать дискомфорт в руке, важно выбирать держак инвертора с хорошей изоляцией рукоятки. Тогда получится дольше варить без вынужденных перерывов на остывание.

Сварочные электроды

Если Вы новичок и не знаете, на какой полярности будете варить (а может предстоит работать с тонкими и толстыми металлами сразу), выбирайте универсальные электроды. Они рассчитаны на переменный и постоянный ток любой полярности. Среди проверенных универсальных электродов — Lincoln Electric Omnia 46, СпецЭлектрод АНО-21, ESAB ОЗС-12. Для работы с обратной полярностью есть узкоспециализированные электроды ESAB ОК 46.00.

Выбор инвертора и его эксплуатация

Чтобы быстро переключать полярность при работе с тонкими и толстыми металлами, у инвертора должны быть надежные разъемы силовых кабелей. Хлипкие тонкие штырьки в разъеме и невысокий бортик для фиксации быстро износятся от частых перестановок. Тогда возникнет люфт, в гнездах кабеля будут болтаться, образуется повышенное сопротивление и перегрев. Сила сварочного тока будет падать, а между разъемом и гнездом даже возможно образование электрической дуги.

Подбирайте надежные инверторы ММА с прочными гнездами, чтобы при смене полярности ничего не изнашивалось и не болталось. Если у Вас уже есть инвертор и его разъемы изношены, их можно заменить на более крепкие, выбрав из каталога соединительных кабельных разъемов.

Сварка тонкого металла 1.0-1.5 мм покрытым электродом — это сложная задача для новичка. Справиться с ней без прожогов помогут инверторы РДС с функцией «Антиприлипание». Когда кончик электрода погружается в сварочную ванну, аппарат «чувствует» это и выключает сварочный ток. В результате нет удерживающей силы, Вам не требуется наклонять держатель влево-вправо, чтобы оторвать электрод от поверхности. Обмазка расходника не осыпается при этом.

Функция «Форсаж дуги» тоже помогает при сварке тонкого металла на обратной полярности. Когда электрод вот-вот прилипнет, инвертор автоматически повышает силу тока на 10 А, сохраняя электрическую дугу. Как только Вы восстановили воздушный зазор, аппарат сам понижает силу тока до прежнего значения, исключая прожоги.

При обратной. Тепло на кончике электрода выше, быстрее отделение капли, шов получается более чешуйчатым и без наплывов. Такой режим применим для лицевых сторон изделия, если толщину металла можно проплавить на обратной полярности.

На обратной полярности брызг меньше. Если сварка ведется на лицевой стороне изделия и потом предстоит зачистка всех прилипших капель, лучше переключите полуавтомат на обратную полярность.

Чтобы шов был более узким при режиме обратной полярности, требуется быстрее вести электрод.

Скорее всего, у Вас подключена обратная полярность. Поменяйте силовые кабеля в гнездах местами. Работа при прямом подключении («+» на изделии), экономит расход электрода на 20-40% и снижает его нагрев.

На обратной. Алюминий имеет низкую температуру плавления и при перегреве потечет. Поэтому тепловой пучек концентрируют на электроде. Но для разрушения оксидной пленки нужен полуавтомат с импульсом (Pulse), иначе глубокого провара не получится.

Остались вопросы

Оставьте Ваши контактные данные и мы свяжемся с Вами в ближайшее время

Обратная связь

Полярность при сварке инвертором: прямая или обратная

Каждый уважающий себя сварщик должен знать, что такое полярность. Ведь без этого просто не получится правильно настроить оборудование.

По сути, полярность при сварке – это один из способов подключения инвертора. Есть два варианта:

• Прямая полярность – электрод подсоединен к минусу, а металл к плюсу. При такой сварке металл нагревается сильнее, а электрод остается сравнительно холодным. Глубина проплавления заметно больше. Сварочная дуга при этом будет ровнее и стабильнее, что упрощает получение хорошего шва. Однако у такого метода сварки есть и свои недостатки. В первую очередь это высокий риск прожога тонких деталей. Также увеличивается разбрызгивание металла.
• Обратная полярность – металл подключается к минусу, а электрод к плюсу. Благодаря такому подключению металл нагревается заметно меньше, зато электрод плавится намного быстрее. Шов при таком типе сварки получается более широким, но не таким глубоким. Дуга менее стабильна, поэтому ее тяжелее удержать. Дело упрощает варка прерывистым швом.

Теперь рассмотрим сферу применения разных способов сварки. Это поможет лучше понять особенности использования прямой и обратной полярности.

Прямая полярность обычно применяется для сварки металлов толщиной от 5 мм. Лучшего всего подходит для работы с чугуном и практически любой сталью. За счет большой глубины проплавления с помощью прямого подключения удобно не только сваривать, но резать различные изделия.

Цветные металлы практически всегда сваривают в режиме прямого подключения инвертора. Это не случайно. Например, при сварке алюминия очень важно быстро преодолеть оксидную пленку. Благодаря этому во время работы на металле образуется меньше окислов.

Обратная полярность применяется в первую очередь для работы с тонким листовым металлом. Хорошо подходит для сварки различных стальных и чугунных сплавов. Дело в том, что из-за сильного нагрева могут образовываться тугоплавкие соединения. Использование обратной полярности позволяет этого избежать. Также такой тип подключения хорошо подходит для сварки нержавейки, низколегированной низкоуглеродистой стали, среде- и высоколегированной стали.

Очень важно правильно подобрать электроды или проволоку под используемый способ сварки. К счастью, практически всегда на упаковке указывается, для какого способа подключения они используются.
Однако есть несколько общих рекомендаций, которые помогут с выбором:

• При обратном подключении всегда используйте электроды устойчивые к перегреву.
• Для цветных металлов обычно используют вольфрамовые неплавящиеся электроды.
• Угольные электроды используют только при прямом подключении.
• Флюсовая проволока лучше всего подходит для варки стали при прямом подключении.

Резюмируем:

• Для варки и резки стали или чугуна, а также для работы с цветными металлами используется прямая полярность.
• Для работы с тонкими листами металла или со сплавами применяется обратная полярность.

Категория в каталоге: 

— RDocumentation

Примеры

 # NOT RUN {
с (ДАННЫЕ, полярность (состояние, список (пол, взрослый)))
(poldat <- with (sentSplit (ДАННЫЕ, 4), полярность (состояние, лицо)))
считает (полдат)
баллы (полдат)
сюжет (полдать)

poldat2 <- с (mraja1spl, полярность (диалог,
    list (sex, fam.aff, умер)))
colsplit2df (баллы (poldat2))
сюжет (poldat2)
сюжет (баллы (poldat2))
накопительный (poldat2)

poldat3 <- с (rajSPLIT, полярность (диалог, человек))
poldat3 [["group"]] [, "OL"] <- outlier_labeler (scores (poldat3) [,
    "пр.полярность "])
poldat3 [["все"]] [, "OL"] <- outlier_labeler (counts (poldat3) [,
    "полярность"])
htruncdf (оценок (poldat3), 10)
htruncdf (считает (poldat3), 15, 8)
сюжет (poldat3)
сюжет (poldat3, nrow = 4)
qheat (scores (poldat3) [, -7], high = "красный", order.b = "ave.polarity")

## Создание настроенного исследователем sentiment.frame
POLKEY <- кадр_положения (положительные.слова, отрицательные.слова)
ПОЛКЕЙ
c («абразивный», «резкий», «счастливый»)% hl% POLKEY

# Дополнение sentiment.frame
mycorpus <- c («Ух ты, грубый ход.», «Его шутки такие банальные»)
отсчетов (полярность (микорпус))

POLKEY <- кадр_положения (c (положительный.слова, «сырые»), с (отрицательные. слова, «банально»))
подсчитывает (полярность (миккорпус, полярность.frame = POLKEY))

## АНИМАЦИЯ
# ===========
(deb2 <- with (subset (pres_debates2012, time == "time 2"),
    полярность (диалог, лицо)))

bg_black <- Animate (deb2, нейтральный = "белый", current.speaker.color = "grey70")
печать (bg_black, пауза = 0,75)

bgb <- vertex_apply (bg_black, label.color = "grey80", size = 20, color = "grey40")
bgb <- edge_apply (bgb, label.color = "yellow")
print (bgb, bg = "черный", пауза = 0,75)

## Сохрани это
библиотека (анимация)
библиотека (igraph)
библиотека (plotrix)

loc <- папка (animation_polarity)

## Настройка функции построения графика
oopt <- анимация :: ani.варианты (интервал = 0,1)

FUN <- function () {
    Название <- «Анимированные полярности: президентские дебаты 2012 года 2»
    Легенда <- c (-1.1, -1.25, -.2, -1.2)
    Legend.cex <- 1
    lapply (seq_along (bgb), function (i) {
        par (mar = c (2, 0, 1, 0), bg = "черный")
        набор.семян (10)
        plot.igraph (bgb [[i]], edge.curved = TRUE)
        mtext (Заголовок, сторона = 3, col = "white")
        color.legend (Легенда [1], Легенда [2], Легенда [3], Легенда [4],
              c ("Отрицательный", "Нейтральный", "Положительный"), атрибуты (bgb) [["legend"]],
              cex = Легенда.cex, col = "white")
        анимация :: ani.pause ()
    })
}

ВЕСЕЛЬЕ()

## Определить ОС
type <- if (.Platform $ OS.type == "windows") оболочка else system

saveHTML (FUN (), autoplay = FALSE, loop = TRUE, verbose = FALSE,
    ani.height = 500, ani.width = 500,
    outdir = file.path (loc, "новый"), single.opts =
    "'control': ['first', 'play', 'loop', 'speed'], 'delayMin': 0")

## Определить ОС
type <- if (.Platform $ OS.type == "windows") оболочка else system

saveHTML (FUN (), autoplay = FALSE, loop = TRUE, verbose = FALSE,
    ани.height = 1000, ani.width = 650,
    outdir = loc, single.opts =
    "'control': ['first', 'play', 'loop', 'speed'], 'delayMin': 0")
    
 ## Анимированный соответствующий текстовый сюжет
 Animate (deb2, type = "текст")
 
# ===================== #
## Сложная анимация ##
# ===================== #
библиотека (анимация)
библиотека (сетка)
библиотека (gridBase)
библиотека (qdap)
библиотека (qdapTools)
библиотека (igraph)
библиотека (plotrix)
библиотека (gridExtra)

deb2dat <- subset (pres_debates2012, time == "time 2")
deb2dat [, "человек"] <- фактор (deb2dat [, "человек"])
(deb2 <- с (deb2dat, полярность (диалог, человек)))

## Настроить сетевую версию
bg_black <- Animate (deb2, нейтральный = "белый", текущий.динамик.color = "grey70")
bgb <- vertex_apply (bg_black, label.color = "grey80", size = 30, label.size = 22,
    color = "grey40")
bgb <- edge_apply (bgb, label.color = "yellow")

## Настроить версию бара
deb2_bar <- Animate (deb2, as.network = FALSE)

## Создать папку
loc2 <- папка (animation_polarity2)

## Настройка функции построения графика
oopt <- animation :: ani.options (интервал = 0,1)


FUN2 <- function (follow = FALSE, theseq = seq_along (bgb)) {

    Название <- «Анимированные полярности: президентские дебаты 2012 года 2»
    Легенда <- c (.2, -1,075, 1,5, -1,005)
    Legend.cex <- 1

    lapply (theseq, function (i) {
        if (следовать) {
            png (file = sprintf ("% s / images / Rplot% s.png", loc2, i),
                ширина = 650, высота = 725)
        }
        ## Настройте макет
        макет (матрица (c (rep (1, 9), rep (2, 4)), 13, 1, byrow = TRUE))

        ## Сюжет 1
        par (mar = c (2, 0, 2, 0), bg = "черный")
        #par (mar = c (2, 0, 2, 0))
        набор. семян (20)
        plot.igraph (bgb [[i]], edge.curved = TRUE)
        mtext (Заголовок, сторона = 3, col = "white")
        цвет.легенда (Легенда [1], Легенда [2], Легенда [3], Легенда [4],
              c ("Отрицательный", "Нейтральный", "Положительный"), атрибуты (bgb) [["legend"]],
              cex = Legend.cex, col = "white")

        ## Plot2
        plot.new ()
        vps <- baseViewports ()

        uns <- unit (c (-1,3, .5, -. 75, .25), "см")
        p <- deb2_bar [[i]] +
            тема (plot.margin = uns,
                text = element_text (color = "white"),
                plot.background = element_rect (fill = "черный",
                    цвет = "черный"))
        print (p, vp = vpStack (vps $ figure, vps $ plot))
        анимация :: ани.Пауза()

        if (следовать) {
            dev.off ()
        }
    })

}

FUN2 ()

## Определить ОС
type <- if (.Platform $ OS.type == "windows") оболочка else system

saveHTML (FUN2 (), autoplay = FALSE, loop = TRUE, verbose = FALSE,
    ani.height = 1000, ani.width = 650,
    outdir = loc2, single.opts =
    "'control': ['first', 'play', 'loop', 'speed'], 'delayMin': 0")

FUN2 (ИСТИНА)

# ===================== #
библиотека (анимация)
библиотека (сетка)
библиотека (gridBase)
библиотека (qdap)
библиотека (qdapTools)
библиотека (igraph)
библиотека (plotrix)
библиотека (графики)

deb2dat <- subset (pres_debates2012, time == "time 2")
deb2dat [, "человек"] <- фактор (deb2dat [, "человек"])
(deb2 <- с (deb2dat, полярность (диалог, человек)))

## Настроить сетевую версию
bg_black <- Animate (deb2, нейтральный = "белый", текущий.динамик.color = "grey70")
bgb <- vertex_apply (bg_black, label.color = "grey80", size = 30, label.size = 22,
    color = "grey40")
bgb <- edge_apply (bgb, label.color = "yellow")

## Настроить версию бара
deb2_bar <- Animate (deb2, as.network = FALSE)

## Настроить версию строки
deb2_line <- сюжет (накопительный (deb2_bar))

## Создать папку
loc2b <- папка (animation_polarity2)

## Настройка функции построения графика
oopt <- animation :: ani.options (интервал = 0,1)

FUN2 <- function (follow = FALSE, theseq = seq_along (bgb)) {

    Название <- «Анимированные полярности: президентские дебаты 2012 года 2»
    Легенда <- c (.2, -1,075, 1,5, -1,005)
    Legend.cex <- 1

    lapply (theseq, function (i) {
        if (следовать) {
            png (file = sprintf ("% s / images / Rplot% s.png", loc2b, i),
                ширина = 650, высота = 725)
        }
        ## Настройте макет
        макет (матрица (c (rep (1, 9), rep (2, 4)), 13, 1, byrow = TRUE))

        ## Сюжет 1
        par (mar = c (2, 0, 2, 0), bg = "черный")
        #par (mar = c (2, 0, 2, 0))
        набор. семян (20)
        plot.igraph (bgb [[i]], edge.curved = TRUE)
        mtext (Заголовок, сторона = 3, col = "white")
        цвет.легенда (Легенда [1], Легенда [2], Легенда [3], Легенда [4],
              c ("Отрицательный", "Нейтральный", "Положительный"), атрибуты (bgb) [["legend"]],
              cex = Legend.cex, col = "white")

        ## Plot2
        plot.new ()
        vps <- baseViewports ()

        uns <- unit (c (-1,3, .5, -. 75, .25), "см")
        p <- deb2_bar [[i]] +
            тема (plot.margin = uns,
                text = element_text (color = "white"),
                plot.background = element_rect (fill = "черный",
                    цвет = "черный"))
        print (p, vp = vpStack (vps $ figure, vps $ plot))
        анимация :: ани.Пауза()

        if (следовать) {
            dev.off ()
        }
    })

}

FUN2 ()

## Определить ОС
type <- if (.Platform $ OS.type == "windows") оболочка else system

saveHTML (FUN2 (), autoplay = FALSE, loop = TRUE, verbose = FALSE,
    ani.height = 1000, ani.width = 650,
    outdir = loc2b, single.opts =
    "'control': ['first', 'play', 'loop', 'speed'], 'delayMin': 0")

FUN2 (ИСТИНА)

## Повышенная сложность
## --------------------

## Вспомогательная функция для привязки ggplots
cbinder <- function (x, y) {

    uns_x <- unit (c (-1.3, .15, -. 75, .25), «см»)
    uns_y <- unit (c (-1,3, .5, -. 75, .15), "см")

    x <- x + theme (plot.margin = uns_x,
        text = element_text (color = "white"),
        plot.background = element_rect (fill = "черный",
        цвет = "черный")
    )

    y <- y + theme (plot.margin = uns_y,
        text = element_text (color = "white"),
        plot.background = element_rect (fill = "черный",
        цвет = "черный")
    )

    графики <- list (x, y)
    grobs <- список ()
    высоты <- список ()
    
    for (я в 1: длина (участки)) {
        grobs [[i]] <- ggplotGrob (графики [[i]])
        heights [[i]] <- grobs [[i]] $ heights [2: 5]
    }
    
    maxheight <- делать.вызов (grid :: unit.pmax, heights)
    
    for (i in 1: length (grobs)) {
         grobs [[i]] $ heights [2: 5] <- as.list (maxheight)
    }
    
    do.call ("организоватьGrob", c (grobs, ncol = 2))
}

deb2_combo <- Карта (cbinder, deb2_bar, deb2_line)

## Создать папку
loc3 <- папка (animation_polarity3)


FUN3 <- function (follow = FALSE, theseq = seq_along (bgb)) {

    Название <- «Анимированные полярности: президентские дебаты 2012 года 2»
    Легенда <- c (.2, -1.075, 1.5, -1.005)
    Legend.cex <- 1

    lapply (theseq, function (i) {
        if (следовать) {
            png (file = sprintf ("% s / images / Rplot% s.png ", loc3, i),
                ширина = 650, высота = 725)
        }
        ## Настройте макет
        макет (матрица (c (rep (1, 9), rep (2, 4)), 13, 1, byrow = TRUE))

        ## Сюжет 1
        par (mar = c (2, 0, 2, 0), bg = "черный")
        #par (mar = c (2, 0, 2, 0))
        набор. семян (20)
        plot.igraph (bgb [[i]], edge.curved = TRUE)
        mtext (Заголовок, сторона = 3, col = "white")
        color.legend (Легенда [1], Легенда [2], Легенда [3], Легенда [4],
              c ("Отрицательный", "Нейтральный", "Положительный"), атрибуты (bgb) [["legend"]],
              cex = Легенда.cex, col = "white")

        ## Plot2
        plot.new ()
        vps <- baseViewports ()
        p <- deb2_combo [[i]]
        print (p, vp = vpStack (vps $ figure, vps $ plot))
        анимация :: ani.pause ()

        if (следовать) {
            dev.off ()
        }
    })
}

FUN3 ()

type <- if (.Platform $ OS.type == "windows") оболочка else system

saveHTML (FUN3 (), autoplay = FALSE, loop = TRUE, verbose = FALSE,
    ani.height = 1000, ani.width = 650,
    outdir = loc3, single.opts =
    "'control': ['first', 'play', 'loop', 'speed'], 'delayMin': 0")

FUN3 (ИСТИНА)

## ----------------------------- ##
## Ограничение между -1 и 1 ##
## ----------------------------- ##
## Старое поведение полярности ограничивало выходное значение от -1 до 1
## это может быть воспроизведено с помощью аргумента `constrain = TRUE`:

полярность («действительно ненавижу гнев»)
полярность ("действительно ненавижу гнев", ограничить = ИСТИНА)

# ================== #
## Статическая сеть ##
# ================== #
(poldat <- with (sentSplit (ДАННЫЕ, 4), полярность (состояние, лицо)))
m <- Сеть (poldat)
м
print (m, bg = "grey97", vertex.color = "grey75")

print (m, title = "Карта дискурса полярности", title.color = "white", bg = "black",
    legend.text.color = "белый", vertex.label.color = "grey70",
    edge.label.color = "желтый")
    
## или используйте темы:
dev.off ()
m + qtheme ()
м + theme_nightheat
dev.off ()
m + theme_nightheat (title = "Карта дискурса полярности")

# =============================== #
## ПРИМЕР КУМУЛЯТИВНОЙ ПОЛЯРНОСТИ ##
# =============================== #
# Гедонометрика #
# =============================== #
poldat4 <- с (rajSPLIT, полярность (диалог, действие, ограничение = ИСТИНА))

polcount <- na.опустить (считает (poldat4) $ полярность)
len <- длина (polcount)

cummean <- функция (x) {cumsum (x) / seq_along (x)}

cumpolarity <- data.frame (cum_mean = cummean (polcount), Time = 1: len)

## Расчет прямоугольников фона
заканчивается <- cumsum (rle (counts (poldat4) $ act) $ lengths)
начинается <- c (1, голова (заканчивается + 1, -1))
rects <- data.frame (xstart = начинается, xend = заканчивается + 1,
    Act = c («I», «II», «III», «IV», «V»))

библиотека (ggplot2)
ggplot () + theme_bw () +
    geom_rect (данные = rects, aes (xmin = xstart, xmax = xend,
        ymin = -Inf, ymax = Inf, fill = Act), alpha = 0.17) +
    geom_smooth (данные = cumpolarity, aes (y = cum_mean, x = время)) +
    geom_hline (y = mean (polcount), color = "grey30", size = 1, alpha = .3, linetype = 2) +
    annotate ("текст", x = среднее значение (заканчивается [1: 2]), y = среднее значение (polcount), color = "grey30",
        label = "Средняя полярность", vjust = .3, size = 3) +
    geom_line (данные = cumpolarity, aes (y = cum_mean, x = время), size = 1) +
    ylab («Кумулятивная средняя полярность») + xlab («Продолжительность») +
    scale_x_continuous (развернуть = c (0,0)) +
    geom_text (данные = rects, aes (x = (xstart + xend) / 2, y = -.04,
        label = paste ("Акт", Акт)), размер = 3) +
    направляющие (заполнить = ЛОЖЬ) +
    scale_fill_brewer (palette = "Set1")
#}
 

полярность | Справочник R

Прошло много времени, я написал сообщение о Sentiment Analysis без использования Sentiment Package. В этом посте я буду использовать Sentiment Package, разработанный Timothy Jurka . Вы можете скачать этот пакет с здесь . Перед установкой пакета sentiment необходимо установить tm и Rstem из CRAN.Пакет Sentiment имеет две функции, предназначенные для сервера.

Давайте импортируем необходимые пакеты для анализа настроений.

библиотека (твиттер)
библиотека (настроение)
библиотека (строка)
библиотека (ggplot2)
библиотека (wordcloud)
библиотека (RColorBrewer)

 

Давайте проведем анализ ObamaInIndia , как я делал в моем предыдущем посте с анализом настроений.Я использую этот код для извлечения твитов и очистки данных. Давайте перейдем к анализу настроений.

# классифицируйте эмоции
class_emotion = classify_emotion (tweet_txt, algorithm = "bayes", Prior = 1.0)
# получить эмоции лучше всего
эмоция = class_emotion [, 7]
# замените NA на "unknown"
эмоция [is.na (эмоция)] = "неизвестно"

# классифицируйте полярность
class_polarity = classify_polarity (tweet_txt, algorithm = "bayes")
# получить наилучшую полярность
полярность = полярность_класса [, 4]

 

У нас теперь есть эмоции и полярность, основанные на наших твитах.Давайте создадим фрейм данных из твитов, эмоций и полярности.

# фрейм данных с результатами
tweet_df = data.frame (text = tweet_txt, Emotion = Emotion,
polarity = полярность, stringsAsFactors = FALSE)

# sort data frame
tweet_df = inside (sent_df,
эмоция <- фактор (эмоция, уровни = имена (sort (таблица (эмоция), уменьшение = ИСТИНА))))

Давайте сгенерируем график на основе указанного выше набора данных. Постройте распределение твитов на основе эмоций.

ggplot (tweet_df, aes (x = эмоция)) +
geom_bar (aes (y =..count .., fill = Emotion)) + xlab («Категории эмоций») + ylab («Количество твитов») + ggtitle («Анализ настроений твитов на тему эмоций»)

 

Распределение твитов на основе полярности

ggplot (tweet_df, aes (x = полярность)) +
geom_bar (aes (y = .. count .., fill = полярность)) + xlab («Полярности») + ylab («Количество твитов») + ggtitle («Анализ настроений твитов на полярность»)

 

Разделите текст по эмоциям и визуализируйте слова с помощью облака сравнения.

emos = уровни (коэффициент (tweet_df $ Emotion))
немо = длина (эмо)
emo.docs = rep ("", немо)
для (я в 1: немо)
{
tmp = tweet_txt [эмоция == emos [i]]
emo.docs [i] = paste (tmp, collapse = "")
}

# удалить игнорируемые слова
emo.docs = removeWords (emo.docs, Stopwords ("английский"))
# создать корпус
corpus = Корпус (VectorSource (emo.docs))
tdm = TermDocumentMatrix (корпус)
tdm = as.matrix (tdm)
colnames (tdm) = emos

# сравнение облака слов
сравнение.облако (tdm, colors = brewer.pal (nemo, "Dark2"),
scale = c (3, .5), random.order = FALSE, title.size = 1.5)

 

Анализ тональности в R - проблема вывода функций полярности и подсчета (пакет QDAP): LanguageTechnology

Я прохожу курс Datacamp по анализу тональности. Я применяю функцию polarity () из пакета QDAP. Однако есть разница в моем выводе, когда я вызываю функцию `counts ()` для визуализации положительных и отрицательных слов в строках.

  библиотека (QDAP)

# Создание фрейма данных:

person <- c ("Ник",
            "Джонатан",
            "Мартейн", г.
            "Николь",
            "Ник",
            "Джонатан",
            "Мартейн", г.
            «Николь»)

text <- c ("Курсы DataCamp самые лучшие",
         «Я люблю разговаривать со студентами»,
         «Другие онлайн-программы по науке о данных скучны»,
         "Что на обед?",
         "В DataCamp много отличного контента!",
         «Студенты увлечены и хотят учиться»,
         «Другие учебные программы по науке о данных трудно выучить и трудно понять»,
         "Я думаю, что здесь хорошая еда.")

text_df <- data.frame (человек, текст)

# Проверьте фрейм данных. Строки должны быть факторами
# для функции полярности QDAP
text_df

# Создать новый объект `datacamp_conversation` с помощью
# пересылка `text_df` с`% $% `на` polarity () `.
# Введите текст, а затем столбец с группировкой лиц.
# Это вычислит полярность в соответствии с каждым
#физическое лицо. Поскольку все это в круглых скобках
# результат тоже будет напечатан.

(datacamp_conversation <- text_df% $% полярность (текст, человек))

# Применить `counts ()` к `datacamp_conversation` для печати
# найденные конкретные эмоциональные слова.# ПРИМЕЧАНИЕ: Здесь я не вижу ни положительного, ни
# отрицательные слова.

подсчитывает (datacamp_conversation)
  

На сервере Datacamp я могу сразу визуализировать отрицательные и положительные слова в таблице.

Однако локально на моем компьютере я сохранил, чтобы сохранить `counts ()` как объект и вызвать столбцы «pos.words» и «neg.words» для визуализации содержимого списка:

  c <- подсчитывает (datacamp_conversation)
c $ pos.words
c $ neg.words
  

Кто-нибудь испытывал такое? Можете ли вы воспроизвести это на своем компьютере, чтобы проверить, можете ли вы визуализировать негатив.слова и pos.words при вызове функции counts ()?

Спасибо.

[Моя система: Windows 10 Pro, RStudio версии 1.2.1335, R x64 2.6.0.]

На изображении вы можете увидеть мои выходные данные pos.words и neg.words "char [1]" и "char [ 2] ", в то время как на datacamp он показывает конкретные слова:

Моя система

Выходные данные сервера Datacamp

Определение, является ли R-группа в аминокислоте полярной или неполярной - Концепция

Идентификация аминокислот может быть трудной.Итак, вот несколько советов, как выяснить, является ли R-группа в аминокислоте полярной или неполярной.

Этот первый набор, который я собираюсь вам показать, состоит из неполярных R-групп. Как вы знаете из прошлого, когда изучали полярные и неполярные, неполярные означают, что все они имеют одинаковый заряд или, по сути, у них нет разных зарядов на разных концах.

В нашем первом, если вы их пересчитаете, у нас всего 9 аминокислот, которые имеют неполярные R-группы. Что я сделаю, так это я упакую для вас R-группы, а затем покажу вам, как они неполярны.В первом из них есть глицин, а R-группа - это просто водород. Так что это всего лишь одно обвинение. Это один из способов понять, что это неполярное. Помните, что неполярные означают гидрофобные, что означает, что они не притягиваются к воде.

Идем направо к следующему, Аланину. И мы посмотрим здесь, у нас есть Ch4, который находится где-то рядом с метаном, и если вы заметили, что углерод только связывается с водородом вокруг него, то эти водороды находятся сзади. У всех них в основном одинаковые заряды, и какая еще связь есть у углерода.Поскольку все они содержат водороды, все они имеют одинаковый заряд, поэтому они неполярны.

А теперь посмотрим здесь и в Пролине, в основном они прямо здесь. И у вас снова есть цепочка углеводородов, на этот раз это кольцо. Итак, углеводороды скажут вам, что он также неполярный.

Пойдите в Валин, вот ваша R-Group, тоже Hydrocarbons. Вы переходите к фенилаланину, у вас есть углеводород, плюс у вас есть бензольное кольцо, которое также является разновидностью углеводорода. На всякий случай, если вы забыли углеводород, состоящий только из углерода и гидрогенов.Все водороды находятся снаружи, все они неполярны, потому что имеют одинаковый заряд.

Перейти к лейцину, также углеводородам. Вы отправляетесь на триптофан, который вы находите счастливой индейкой, и в основном у вас есть почти все углеводороды, за исключением NH, который у вас есть. Но NH здесь заключен в кольцо, и поэтому происходит то, что оно в основном неполярное, тем более что бензольное кольцо очень громоздко.

Тогда изолейцин является изомером только лейцина и, следовательно, также содержит углеводороды, так что он неполярный.Тогда здесь у вас есть сера здесь, в метионине, но все внешние стороны в конечном итоге содержат углеводороды, и поэтому он неполярный. Если вы думаете об углеводородах в вашей R-группе в основном, это говорит вам, что она будет неполярной. Здесь мы напишем внешние углеводороды, потому что мы перейдем к следующей странице, которая у меня здесь, у меня есть все полярные R-группы.

Их 11, потому что помните, что всего 20 аминокислот. Итак, наши R-группы здесь, наша первая - это серин и наши R-группы здесь.У нас есть углеводород, но, в конце концов, у нас есть гидроксильная группа ОН. В основном гидроксильные группы представляют собой наживку, поэтому они полярны, как и в воде. Это должно вам сказать, это было бы полярно.

Давайте посмотрим на все остальные. Итак, давайте посмотрим, что у аспарагиновой кислоты есть гидроксильная группа, чтобы это сработало. Спускаясь вниз, вы получаете глутаминовую кислоту, которая также имеет гидроксильную группу на конце. У нас также есть треонин, который также имеет гидроксильную группу. И затем, если вы последуете за мной до самого верхнего угла, Тирозин, у нас есть гидроксил на конце для части R-группы.

У вас есть бензол и гидроксильная группа, так что образуется фенил, но гидроксильная группа на конце делает его полярным. Это один совет для поиска вещей с гидроксильными группами, они будут полярными.

Другой совет, их 3, - это поиск группы амино. Итак, давайте посмотрим на аспарагин. Давайте посмотрим здесь и у известной вам аминогруппы есть азот, поэтому Nh3. У них есть аминогруппы. Таким образом, Азот также является Полярным, потому что у него есть эта одинокая пара.Давайте посмотрим на глутимин, у него также есть аминогруппа, а затем у лизина на конце есть аминогруппа. Также аргинин на конце имеет аминогруппу. И затем у нас есть гистидин, а у гистидина есть этот азот с двойной связью, и эта двойная связь действует как способ образования связи. Итак, у них есть эта одинокая пара, и эта часть делает ее полярной, и это гистидин.

Тогда последнее, что вы бы искали, называется сульфгидрильной группой. Итак, я покажу вам это прямо здесь, SH, в нем есть сера.Это называется сульфгидрильной группой, и она работает аналогично кислородной группе, потому что помните, что они находятся в одной группе. Таким образом, у вас будет форма пера по сульфгидрильной группе, а также полярное соединение.

Напомню, что если у вас на конце гидроксильная группа, значит, OH. У вас есть аминогруппа, такая как Nh3, или у вас есть сульфгидрильная группа, например, SH-группа на конце, тогда это говорит вам, что у вас есть полярная R-группа для этой конкретной аминокислоты.

Резюме, несколько советов; Неполярные R-группы обычно включают в себя углеводороды, углерод, водород, как и те 9, которые мы вам показали ранее. Тогда полярные R-группы будут иметь на конце гироксильную группу с ОН и аминогруппу с азотом Nh3 или сульфгидрильную группу с серой SH.

Надеюсь, эти советы помогут вам определить, являются ли R-группа и аминокислота полярными или неполярными. Всего хорошего.

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОЛЯРНОСТИ

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ

Альтернативный способ преодолеть проблему неопределенности в значениях полей компонентов - использовать метод обработки, называемый корреляционным анализом (Vibert-Charbonnel, 1996; Louvel and Galbrun, 2000).Принцип, используемый в методе корреляционного анализа (Pozzi et al., 1993), показан на Рисунке F6. И J _r , и J _i зависят от концентрации ферримагнитных минералов в отложениях, и эта концентрация варьируется. J _r и J _i коррелируют в интервалах нормальной полярности, и линия линейной регрессии имеет положительный градиент; тогда как в интервалах обратной полярности J _r обратно коррелирует с J _i , и линия линейной регрессии имеет отрицательный градиент.То же самое относится к B _fr и B _fi , на которых фактически выполняется корреляционный анализ. Линейные регрессии применяются к последовательным интервалам глубин («окнам») различной толщины (здесь представлены окна размером 1,5, 2,5, 4,5, 8 и 13 м). Линейные регрессии с коэффициентом корреляции <0,5 не отображаются в результатах (рис. F7, F8 ). Перед корреляционным анализом B _fr и B _fi сглаживаются с помощью 11-выборки (1.5 м) фильтр Хеннинга, чтобы два измерения имели сравнимое вертикальное разрешение.

Для того, чтобы этот метод работал хорошо, необходимы некоторые предварительные условия. Во-первых, восприимчивость пласта должна изменяться, чтобы элементы каротажа существовали для корреляции / антикорреляции. Обычно это не проблема. Во-вторых, остаточная намагниченность должна быть субпараллельна наведенной намагниченности. Это может быть не так в более старых пластах, положение которых относительно магнитных полюсов изменилось в результате движений плит.В-третьих, предполагается, что абсолютное отношение остаточной намагниченности к наведенной постоянно. Фактически, остаточная интенсивность зависит от типа отложений и напряженности магнитного поля во время осаждения, а также от концентрации ферримагнитных минералов (например, Tauxe, 1993, Williams et al., 1998). Однако изменение этого соотношения повлияет только на градиент линейной регрессии, но не на ее полярность. В-четвертых, поскольку пики и впадины остаточных и индуцированных аномалий могут быть довольно короткими (например,г., 1 м) важна точность бревна по глубине; если пики и впадины не совпадают по фазе, корреляционный анализ будет нарушен. СУМЗ выполняет измерения на горизонте за некоторое время до ЯМРС (потому что он находится выше по колонне инструментов и каротаж ведется в восходящем направлении), и вертикальная качка корабля никогда полностью не удаляется из движения инструмента, что приводит к (обычно незначительной) смещения глубины. Канавка инструмента была особенно значительной в скважине 1095B (рис. F2 ). В-пятых, журналы магнитной индукции из скважины 1095B содержат всплески.Мы удалили эти всплески и линейно интерполировали значения в оставленные промежутки; однако нельзя с уверенностью полагаться на корреляции из интервалов, где наблюдались всплески. Четвертый и пятый пункты несут основную ответственность за неточности в результатах корреляционного анализа для лунки 1095B.

СЕНТИМЕНТАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ С ПОМОЩЬЮ VADER. интерпретация и классификация… | Адитья Бери

Интерпретация и классификация эмоций

Анализ тональности - это метод анализа текста, который определяет полярность (напр.г. положительное или отрицательное мнение ) в тексте, будь то весь документ, абзац, предложение или пункт.

Анализ тональности направлен на измерение отношения, настроений, оценок, отношений и эмоций говорящего / писателя на основе вычислительной обработки субъективности в тексте.

Хотя на бумаге это может показаться простым, анализ настроений - сложная тема. Текст может одновременно содержать несколько мнений.Например,

«Игра была хорошая, но фильм мог бы быть лучше»

Приведенное выше предложение состоит из двух полярностей !!!

VADER (Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning) - это модель, используемая для анализа тональности текста, которая чувствительна как к полярности (положительная / отрицательная), так и к интенсивности (силе) эмоций. Он доступен в пакете NLTK и может применяться непосредственно к немаркированным текстовым данным.

Сентиментальный анализ VADER основан на словаре, который отображает лексические характеристики на интенсивность эмоций, известную как оценка сантиментов.Оценку тональности текста можно получить, суммируя интенсивность каждого слова в тексте.

Например, такие слова, как «любить», «наслаждаться», «счастлив», «нравится» , передают положительное настроение. Кроме того, ВАДЕР достаточно умен, чтобы понять основной контекст этих слов, например, «не любил», как отрицательное утверждение. Он также понимает акцент на заглавные буквы и пунктуацию, например, «НАСЛАЖДАЙТЕСЬ»

Мы не будем пытаться определить, является ли предложение объективным или субъективным, фактом или мнением.Скорее, нас волнует только то, выражает ли текст положительное , отрицательное или нейтральное мнение.

Мы также попытаемся объединить все предложения в документе или абзаце, чтобы прийти к общему мнению.

Мы не будем пытаться проводить детальный анализ, который определил бы степень положительности / отрицательности. То есть мы не пытаемся угадать, сколько звезд поставил рецензент, мы просто пытаемся определить, был ли отзыв положительным или отрицательным.

• Сначала рассмотрим анализируемый текст.Модель, обученная на обзорах длиной в абзацы, может оказаться неэффективной. Убедитесь, что вы используете подходящую модель для поставленной задачи.
• Затем выберите тип анализа, который нужно выполнить. Некоторые элементарные модели анализа тональности идут еще дальше и рассматривают комбинации из двух слов, или биграмм . Мы будем работать над полными предложениями, и для этого мы собираемся импортировать обученный лексикон NLTK под названием VADER .

Для этой модели вы можете использовать различные наборы данных, такие как обзоры Amazon, обзоры фильмов или любые другие обзоры для любого продукта.

  import   nltk  
 nltk.download ('vader_lexicon')  из   nltk.sentiment.vader   import  SentimentIntensityAnalyzer 
 sid = SentimentIntensityAnalyzer 819 

 a = 'Это был хороший фильм.'
 sid.polarity_scores (a) ВЫХОД - {' neg ': 0,0,' neu ': 0,508,' pos ': 0,492,' complex ': 0,4404} a =' Это был лучший, самый потрясающий фильм, КОГДА-либо СДЕЛАННЫЙ !! ! ' 
 sid.polarity_scores (a) ВЫХОД - {'neg': 0,0, 'neu': 0,425, 'pos': 0,575, 'соединение': 0,8877} 

  import   numpy   as   np  
  import   pandas   as   pd  
 df = pd.read_csv ('../ TextFiles / reviews.tsv', sep = ' \ t ') 
 df.head () 
 

 df ['label']. value_counts () 
 OUTPUT-neg 5097 
 pos 4903 
 Имя: label, dtype: int64 

  # УДАЛИТЬ NaN ЗНАЧЕНИЯ И ПУСТЫЕ СТРОКИ:  
 df.dropna (inplace =  True ) 
 пробелов = []  # начать с пустого списка  
 
  для  i, lb, rv  в  df .itertuples (): 
 , если  type (rv) == str: 
, , если  rv.isspace (): 
 blanks.append (i) 
 
 df.drop (blankks, inplace =  True ) 
 

 df ['sc ores'] = df ['review']. Apply ( lambda  review: sid.polarity_scores (review)) 
 df.head () 
 

 df ['соединение'] = df ['scores']. Apply ( lambda  score_dict: score_dict ['соединение']) 
 df.head () 
 

 df ['comp_score'] = df ['соединение '] .apply ( лямбда  c:' pos ' if  c> = 0  else ' neg ') 
 df.head () 
 

  # Напишите отзыв в виде одной непрерывной строки (можно использовать несколько предложений)  
 review = «Обувь, которую я принес, была потрясающей». 
 # Получите оценки sid для вашего обзора 
 sid.polarity_scores (review) OUTPUT- 
 {'neg': 0,0, 'neu': 0,513, 'pos': 0,487, 'complex': 0,5859} review = 'Мобильный телефон Я купил был ХУДШИЙ и ОЧЕНЬ ПЛОХОЙ # Получите оценки sid для вашего обзора 
 sid.polarity_scores (обзор) 
 ВЫХОД - {'neg': 0,539, 'neu': 0,461, 'pos': 0,0, 'соединение': -0,8849}