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《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章#xff0c;内容涵盖常见的神经网络#xff08;BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等#xff09;以及相关智能算法#xff08;SVM、决策树、随机森林、极限学习机等#xff09;。同时#x… 主要内容
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章内容涵盖常见的神经网络BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等以及相关智能算法SVM、决策树、随机森林、极限学习机等。同时部分章节也涉及了常见的优化算法遗传算法、蚁群算法等与神经网络的结合问题。此外《MATLAB神经网络43个案例分析》还介绍了MATLAB R2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等。
本程序针对的是第24章内容--基于PNN的变压器故障诊断这是神经网络技术在电力系统故障诊断方面的一个应用方向通过对变压器运行数据进行训练实现对数据的分类和预测用于判断变压器运行状态代码免费分享给大家学习参考 部分代码
%% 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
Traindata(1:23,:);
Testdata(24:end,:);
p_trainTrain(:,1:3);
t_trainTrain(:,4);
p_testTest(:,1:3);
t_testTest(:,4);
%% 将期望类别转换为向量
t_trainind2vec(t_train);
t_train_tempTrain(:,4);
%% 使用newpnn函数建立PNN SPREAD选取为1.5
Spread1.5;
netnewpnn(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
Ysim(net,p_train);
% 将网络输出向量转换为指针
Ycvec2ind(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)
HYc-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
Y2sim(net,p_test);
Y2cvec2ind(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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