【免费】概率神经网络的分类预测-基于PNN变压器故障诊断.rar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，常用于分类和回归任务。在本案例中，我们将重点讨论如何利用PNN进行变压器故障诊断，结合MATLAB编程环境来实现这一过程。MATLAB作为一种强大的数值计算工具，拥有丰富的神经网络库，使得构建和训练PNN变得相对简单。 PNN的核心思想是通过建立输入数据的概率密度函数（Probability Density Function, PDF），然后比较不同类别的PDF距离来进行分类。PNN由两部分组成：模式层（Pattern Layer）和决策层（Decision Layer）。模式层用于估计样本的PDF，而决策层则通过比较PDF的距离来确定样本的类别。 1. **模式层**： - 输入数据被分到各个类别的训练样本中，对每个类别计算其PDF。 - 通常使用Parzen窗口法估计PDF，即用高斯核函数近似数据的概率分布。 - 每个输入样本都会与所有类别的PDF进行比较，得到属于每个类别的概率。 2. **决策层**： - 决策层根据模式层得到的类概率进行分类。 - 选择具有最高概率的类别作为样本的预测类别。 - 可以采用阈值策略，如果某个类别的概率超过设定阈值，则认定该样本属于该类。在MATLAB中实现PNN，我们可以按照以下步骤进行： 1. **数据预处理**： - 收集变压器的故障和正常运行的数据，包括各种运行参数和特征。 - 对数据进行清洗，处理缺失值，可能还需要进行归一化或标准化，确保输入数据在同一尺度上。 2. **构建PNN模型**： - 使用MATLAB的`patternnet`函数创建PNN结构，指定网络层数、节点数等参数。 - 设置核函数，如高斯核，通常核参数可以通过交叉验证来优化。 3. **训练网络**： - 将预处理后的数据集划分为训练集和测试集。 - 使用`train`函数训练网络，根据数据集调整学习速率、迭代次数等超参数。 4. **评估和优化**： - 应用`sim`函数在测试集上运行网络，获取预测结果。 - 计算预测准确率、精度、召回率等指标评估模型性能。 - 如果性能不理想，可以通过调整网络结构、优化参数或改进数据预处理方法来提高模型性能。 5. **故障诊断应用**： - 将训练好的PNN模型应用到实际的变压器故障诊断中，输入新的运行参数，模型会输出故障概率。 - 根据模型预测的故障概率进行相应的维护和修复决策。在案例“案例19 概率神经网络的分类预测-基于PNN变压器故障诊断”中，你可以找到详细的MATLAB源码，它将展示如何一步步实现上述过程。通过阅读和理解这些代码，你将能够掌握如何在实际工程问题中应用PNN进行故障诊断，并提升你在MATLAB环境中开发神经网络模型的能力。

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概率神经网络的分类预测-基于PNN变压器故障诊断.rar （2个子文件）

案例19 概率神经网络的分类预测-基于PNN变压器故障诊断

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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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