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155 浏览量 2023-08-27 23:30:54 上传评论收藏 2KB ZIP 举报

概率神经网络（Probabilistic Neural Network，PNN）是一种基于模糊理论和概率理论的神经网络模型，常用于分类和回归任务。在这个案例中，我们关注的是如何利用PNN进行变压器故障诊断，这是一个典型的监督学习问题，其中数据集是变压器的工作状态信息，目标是预测其可能的故障类型。在MATLAB环境中实现PNN，我们需要了解以下关键概念和步骤： 1. **数据预处理**：`data.mat`文件很可能包含了训练和测试数据。在开始建模前，通常需要对数据进行清洗，处理缺失值，归一化或标准化数值特征，以便更好地适应神经网络的计算需求。 2. **构建PNN模型**：PNN由两部分组成：输入层和概率层。输入层的神经元数量与输入特征相同，而概率层包含一个中心神经元对应每个类别。在MATLAB中，可以使用`patternnet`函数创建PNN模型。 3. **设置参数**：PNN的关键参数包括宽度因子（spread factor）和核函数（通常是高斯函数）。宽度因子影响神经元的响应范围，而核函数决定了相似度计算的方式。 4. **训练模型**：使用`train`函数对模型进行训练。`chapter19.m`脚本中可能包含了训练过程，将`data.mat`中的训练数据输入到模型，并调整模型参数以最小化预测误差。 5. **分类预测**：训练完成后，用`sim`函数进行新样本的分类预测。对于变压器故障诊断，模型会根据输入的运行参数预测故障类型。 6. **评估性能**：常用评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1分数等。可以使用MATLAB的`confusionmat`和`classperf`函数来计算这些指标。 7. **模型优化**：如果预测性能不理想，可能需要调整PNN的参数，或者尝试不同的数据预处理方法。此外，正则化技术也可以用来防止过拟合。通过这个案例，我们可以深入理解PNN在实际问题中的应用，以及MATLAB中实现PNN的基本流程。对于故障诊断，PNN的吸引力在于其对非线性关系的良好处理能力和概率输出，这有助于理解和解释预测结果的不确定性。然而，PNN也存在计算复杂度较高和对参数敏感等问题，需要在实际应用中权衡。

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%% 案例19: 概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断 % % % <html> % <table border="0" width="600px" id="table1"> <tr> <td>该案例作者申明：</td> </tr> <tr> <td>1：本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">板块</a>里，对<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/thread-48362-1-1.html">该案例</a>提问，做到有问必答。</td></tr><tr> <td>2：此案例有配套的教学视频，配套的完整可运行Matlab程序。</td> </tr> <tr> <td> 3：以下内容为该案例的部分内容（约占该案例完整内容的1/10）。</td> </tr> <tr> <td> 4：此案例为原创案例，转载请注明出处（<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/">Matlab中文论坛</a>，<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>）。</td> </tr> <tr> <td> 5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。</td> </tr> <tr> <td> 6：您看到的以下内容为初稿，书籍的实际内容可能有少许出入，以书籍实际发行内容为准。</td> </tr><tr> <td> 7：此书其他常见问题、预定方式等，<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/thread-47939-1-1.html">请点击这里</a>。</td> </tr></table> % </html> % %% 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]) web browser http://www.ilovematlab.cn/viewthread.php?tid=63455 %% % % <html> % <table align="center" > <tr> <td align="center">版权所有：<a % href="http://www.ilovematlab.cn/">Matlab中文论坛</a>   <script % src="http://s3.cnzz.com/stat.php?id=971931&web_id=971931&show=pic" language="JavaScript" ></script> </td> </tr></table> % </html> %

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