chapter17.rar_SOM故障_SOM故障诊断_SOM故障_dieselengine

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%% SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断 % % % <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 %% 录入输入数据 % 载入数据 load p; %转置后符合神经网络的输入格式 P=P'; %% 网络建立和训练 % newsom建立SOM网络。minmax（P）取输入的最大最小值。竞争层为6*6=36个神经元 net=newsom(minmax(P),[6 6]); plotsom(net.layers{1}.positions) % 5次训练的步数 a=[10 30 50 100 200 500 1000]; % 随机初始化一个1*10向量。 yc=rands(7,8); %% 进行训练 % 训练次数为10次 net.trainparam.epochs=a(1); % 训练网络和查看分类 net=train(net,P); y=sim(net,P); yc(1,:)=vec2ind(y); plotsom(net.IW{1,1},net.layers{1}.distances) % 训练次数为30次 net.trainparam.epochs=a(2); % 训练网络和查看分类 net=train(net,P); y=sim(net,P); yc(2,:)=vec2ind(y); plotsom(net.IW{1,1},net.layers{1}.distances) % 训练次数为50次 net.trainparam.epochs=a(3); % 训练网络和查看分类 net=train(net,P); y=sim(net,P); yc(3,:)=vec2ind(y); plotsom(net.IW{1,1},net.layers{1}.distances) % 训练次数为100次 net.trainparam.epochs=a(4); % 训练网络和查看分类 net=train(net,P); y=sim(net,P); yc(4,:)=vec2ind(y); plotsom(net.IW{1,1},net.layers{1}.distances) % 训练次数为200次 net.trainparam.epochs=a(5); % 训练网络和查看分类 net=train(net,P); y=sim(net,P); yc(5,:)=vec2ind(y); plotsom(net.IW{1,1},net.layers{1}.distances) % 训练次数为500次 net.trainparam.epochs=a(6); % 训练网络和查看分类 net=train(net,P); y=sim(net,P); yc(6,:)=vec2ind(y); plotsom(net.IW{1,1},net.layers{1}.distances) % 训练次数为1000次 net.trainparam.epochs=a(7); % 训练网络和查看分类 net=train(net,P); y=sim(net,P); yc(7,:)=vec2ind(y); plotsom(net.IW{1,1},net.layers{1}.distances) yc %% 网络作分类的预测 % 测试样本输入 t=[0.9512 1.0000 0.9458 -0.4215 0.4218 0.9511 0.9645 0.8941]'; % sim( )来做网络仿真 r=sim(net,t); % 变换函数将单值向量转变成下标向量。 rr=vec2ind(r) %% 网络神经元分布情况 % 查看网络拓扑学结构 plotsomtop(net) % 查看临近神经元直接的距离情况 plotsomnd(net) % 查看每个神经元的分类情况 plotsomhits(net,P) web browser http://www.ilovematlab.cn/viewthread.php?tid=65106 %% % % <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> %