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MATLAB代做-概率神经网络的分类预测-基于PNN变压器故障诊断

时间:2019-2-19 16:21:02 点击:

  核心提示:MATLAB代做-概率神经网络的分类预测-基于PNN变压器故障诊断...
%% 清空环境变量
clc;
clear all
close all
nntwarn off;
warning off;
%% 数据载入
load data
%% 选取训练数据和测试数据

Train=data(1:23,:);
Test=data(24:end,:);
p_train=Train(:,1:3)';
t_train=Train(:,4)';
p_test=Test(:,1:3)';
t_test=Test(:,4)';

%% 将期望类别转换为向量
t_train=ind2vec(t_train);
t_train_temp=Train(:,4)';
%% 使用newpnn函数建立PNN SPREAD选取为1.5
Spread=1.5;
net=newpnn(p_train,t_train,Spread)

%% 训练数据回代 查看网络的分类效果

% Sim函数进行网络预测
Y=sim(net,p_train);
% 将网络输出向量转换为指针
Yc=vec2ind(Y);

%% 通过作图 观察网络对训练数据分类效果
figure(1)
subplot(1,2,1)
stem(1:length(Yc),Yc,'bo')
hold on
stem(1:length(Yc),t_train_temp,'r*')
title('PNN 网络训练后的效果')
xlabel('样本编号')
ylabel('分类结果')
set(gca,'Ytick',[1:5])
subplot(1,2,2)
H=Yc-t_train_temp;
stem(H)
title('PNN 网络训练后的误差图')
xlabel('样本编号')


%% 网络预测未知数据效果
Y2=sim(net,p_test);
Y2c=vec2ind(Y2)
figure(2)
stem(1:length(Y2c),Y2c,'b^')
hold on
stem(1:length(Y2c),t_test,'r*')
title('PNN 网络的预测效果')
xlabel('预测样本编号')
ylabel('分类结果')
set(gca,'Ytick',[1:5])

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QQ :1224848052

微信:HuangL1121

邮箱:1224848052@qq.com

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作者:概率神经网络 来源:概率神经网络
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