案例19概率神经网络的分类预测-基于PNN变压器故障诊断.zip资源-CSDN文库

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概率神经网络（Probabilistic Neural Network，PNN）是一种基于概率模型的前馈神经网络，常用于分类任务，尤其在模式识别和故障诊断等领域表现出色。在这个案例中，我们将探讨如何利用PNN对变压器故障进行诊断。文件"chapter19.m"可能是实现PNN算法的MATLAB代码，而"data.mat"则可能包含了训练和测试数据。 PNN的基本结构由输入层、模式层和概率层组成。输入层接收特征数据，模式层根据这些数据计算每个类别的概率密度函数（PDF），通常使用高斯核函数。概率层则将模式层的结果进行比较，输出属于各个类别的概率，从而决定样本的分类。 1. **高斯核函数**：PNN主要依赖于高斯核函数，因为它们可以很好地近似任意分布。在故障诊断中，每个故障类型可能对应一个或多个特征的高斯分布。通过学习这些分布，PNN能够识别出故障的特征。 2. **训练过程**：在PNN中，训练过程相对简单。主要涉及确定每个类别的均值和方差，这些参数是通过训练数据计算得到的。MATLAB中的`fitcnb`函数可能被用来实现这一过程。 3. **分类决策**：PNN通过计算输入样本到每个类别PDF的距离来决定样本的归属。通常使用的是最大后验概率（MAP）准则，即分配给具有最高概率的类别。 4. **数据预处理**："data.mat"可能包含故障诊断的原始数据，包括多个传感器测量的数值。数据预处理是关键步骤，包括缺失值处理、标准化或归一化、特征选择等，以提高模型性能。 5. **故障诊断应用**：变压器故障诊断是工业维护中的重要问题，PNN能有效地识别异常信号，如过热、局部放电等，帮助预防重大设备损坏。 6. **MATLAB实现**："chapter19.m"可能包含以下部分： - 数据加载：使用`load`函数读取"data.mat"中的数据。 - 数据预处理：可能包含特征缩放、编码等操作。 - PNN模型构建：使用MATLAB的神经网络工具箱创建PNN模型。 - 训练模型：用训练数据调整模型参数。 - 预测与评估：对测试数据进行预测，并使用混淆矩阵、准确率等指标评估模型性能。通过这个案例，你可以了解到PNN在实际问题中的应用以及如何在MATLAB环境中实现一个完整的分类预测系统。理解PNN的工作原理和其在故障诊断中的优势，对于提升设备维护和故障预测的效率具有重要意义。

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案例19 概率神经网络的分类预测-基于PNN变压器故障诊断.zip （2个子文件）

data.mat 805B

chapter19.m 3KB

%% 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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