基于水基湍流算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码

news2024/11/23 19:06:45

基于水基湍流算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码

文章目录

  • 基于水基湍流算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
    • 1.PNN网络概述
    • 2.变压器故障诊街系统相关背景
      • 2.1 模型建立
    • 3.基于水基湍流优化的PNN网络
    • 5.测试结果
    • 6.参考文献
    • 7.Matlab代码

摘要:针对PNN神经网络的光滑因子选择问题,利用水基湍流算法优化PNN神经网络的光滑因子的选择,并应用于变压器故障诊断。

1.PNN网络概述

概率神经网络( probabilistic neural networks , PNN )是 D. F. Specht 博士在 1 989 年首先提出的,是一种基于 Bayes 分类规则与 Parzen窗的概率密度面数估计方法发展而来的并行算 法。它是一类结胸简单、训练简洁、应用广泛的人工神经网络 。在实际应用中,尤其是在解决分类问题的应用中, PNN 的优势在于用线性学习算法来完成非线性学 习算法所傲的工作,同 时保持非线性算法的高精度等特性;这种网络对应的权值就是模式样本的分布,网络不需要训练,因而能够满足训练上实时处理的要求。

PNN 网络是由径向基函数网络发展而来的一种前馈型神经网络,其理论依据是贝叶斯最小风险准则(即贝叶斯决策理论), PNN作为径向基网络的一种,适合于模式分类。当分布密度 SPREAD 的值接近于 0 时,它构成最邻分类器; 当 SPREAD 的值较大时,它构成对几个训练样本的临近分类器 。 PNN 的层次模型,由输入层、模式层、求和层、输出层共 4 层组成 , 其基本结构如图 1 所示。
f ( X , w i ) = e x p [ − ( X − w i ) T ( X − W i ) / 2 δ ] (1) f(X,w_i)=exp[-(X-w_i)^T(X-W_i)/2\delta]\tag{1} f(X,wi)=exp[(Xwi)T(XWi)/2δ](1)
式中, w i w_i wi为输入层到模式层连接的权值 ; δ \delta δ为平滑因子,它对分类起着至关重要的作用。第 3 层是求和层,是将属于某类的概率累计 ,按式(1)计算 ,从而得到故障模式的估计概率密度函数。每一类只有一个求和层单元,求和层单元与只属于自己类的模式层单元相连接,而与模式层中的其他单元没有连接。因此求和层单元简单地将属于自己类的模式层单元 的输出相加,而与属于其他类别的模式层单元的输出无关。求和层单元的输出与各类基于内 核的概率密度的估计成比例,通过输出层的归一化处理 , 就能得到各类的概率估计。网络的输 出决策层由简单的阔值辨别器组成,其作用是在各个故障模式的估计概率密度中选择一个具 有最大后验概率密度的神经元作为整个系统的输出。输出层神经元是一种竞争神经元,每个神经元分别对应于一个数据类型即故障模式,输出层神经元个数等于训练样本数据的种类个 数,它接收从求和层输出的各类概率密度函数,概率密度函数最大的那个神经元输出为 1 ,即 所对应的那一类为待识别的样本模式类别,其他神经元的输出全为 0 。

图1.PNN网络结构

2.变压器故障诊街系统相关背景

运行中的变压器发生不同程度的故障时,会产生异常现象或信息。故障分析就是搜集变压器的异常现象或信息,根据这些现象或信息进行分析 ,从而判断故障的类型 、严重程度和故障部位 。 因此 , 变压器故障诊断的目的首先是准确判断运行设备当前处于正常状态还是异常状态。若变压器处于异常状态有故障,则判断故障的性质、类型和原因 。 如是绝缘故障、过热故障还是机械故障。若是绝缘故障,则是绝缘老化 、 受潮,还是放电性故障 ;若是放电性故障又 是哪种类型的放电等。变压器故障诊断还要根据故障信息或根据信息处理结果,预测故障的可能发展即对故障的严重程度、发展趋势做出诊断;提出控制故障的措施,防止和消除故障;提出设备维修的合理方法和相应的反事故措施;对设备的设计、制造、装配等提出改进意见,为设备现代化管理提供科学依据和建议。

2.1 模型建立

本案例在对油中溶解气体分 析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。案例数据中的 data. mat 是 33 × 4 维的矩阵,前3列为改良三比值法数值,第 4 列为分类的输出,也就是故障的类别 。 使用前 23 个样本作为 PNN 训练样本,后10个样本作为验证样本 。

3.基于水基湍流优化的PNN网络

水基湍流算法原理请参考:https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/121785889

利用水基湍流算法对PNN网络的光滑因子进行优化。适应度函数设计为训练集与测试集的分类错误率:
f i t n e s s = a r g m i n { T r a i n E r r o r R a t e + P r e d i c t E r r o r R a t e } (2) fitness = argmin\{TrainErrorRate + PredictErrorRate\}\tag{2} fitness=argmin{TrainErrorRate+PredictErrorRate}(2)

适应度函数表明,如果网络的分类错误率越低越好。

5.测试结果

水基湍流参数设置如下:

%% 水基湍流参数
pop=20; %种群数量
Max_iteration=20; %  设定最大迭代次数
dim = 1;%维度,即权值与阈值的个数
lb = 0.01;%下边界
ub = 5;%上边界

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

从结果来看,水基湍流-pnn能够获得好的分类结果。

6.参考文献

书籍《MATLAB神经网络43个案例分析》,PNN原理部分均来自该书籍

7.Matlab代码

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1231657.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

day15-Linux对文件系统的支持

1.Linux中使用文件系统分几个部分 1.1 有关于Linux中高速缓冲区的管理程序。 分页机制 buffer.c 1.2 文件系统的底层通用函数(对于硬盘的读写 分配 释放等,对于目录的节点管理 inode 内存与磁盘的映射) 1.3 对文件数据进行读写操作模块 (VFS:虚拟文件系统…

CSDN的文档编辑器使用

这里写自定义目录标题 欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants 创建一个自定义列表如何创建一个…

K8S(一)

一、kubernetes 概述 1、kubernetes 基本介绍 kubernetes,简称 K8s,是用 8 代替 8 个字符“ubernete”而成的缩写。是一个开源的,用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用,Kubernetes 的目标是让部署容器化的 应用简单并且高效…

Upwork 新手使用指南——如何快速在Upwork上接单

Upwork 这个自由职业平台不知道大家听说过没,在 Upwork,如果你是自由职业者,你可以接单;如果你是客户,你可以找人干活。但对于新手来说,怎么使用 Upwork 并且用好 Upwork 是一大难题。因此今天给大家分享 U…

uvm环境获取系统时间的方法和使用案例

背景: 有时候我们想统计一下验证环境中某个步骤总共花费了多少时间,有什么比较方便的方法呢,利用$realtime理论上也是能做到的,不过这个和timescale绑定起来了,需要手动换算成单位是秒的数,现在提供一种利用…

数据分析基础之《jupyter notebook工具》

一、安装库 1、linux库 yum install python3-devel 2、python库 pip3 install -U matplotlib pip3 install -U numpy pip3 install -U pandas pip3 install -U TA-Lib pip3 install -U tables pip3 install -U notebook 3、如果TA-Lib安装不上,先手动安装依赖库 …

2019年计网408

第33题 OSI 参考模型的第 5 层(自下而上)完成的主要功能是()A. 差错控制B. 路由选择C. 会话管理D. 数据表示转换 本题考察开放系统互联参考模型的第五层完成的主要功能。开放系统互联参考模型是一个七层的体系结构。自下而上,依次是物理层、…

基于Vue+SpringBoot的校园电商物流云平台开源项目

项目编号: S 034 ,文末获取源码。 \color{red}{项目编号:S034,文末获取源码。} 项目编号:S034,文末获取源码。 目录 一、摘要1.1 项目介绍1.2 项目录屏 二、功能模块2.1 数据中心模块2.2 商品数据模块2.3 快…

小红书为什么没人看,小红书爆款标题怎么写?

作为快节奏的社会,人们追求的是不仅仅是高价值更是高性价比,和吸引度。而标题类似于门面,吸引程度自然作为重中之重。今天我们和大家分享下小红书为什么没人看,小红书爆款标题怎么写? 以母婴类型为例子,母婴…

笔记57:双向循环神经网络

本地笔记地址:D:\work_file\DeepLearning_Learning\03_个人笔记\3.循环神经网络\第9章:动手学深度学习~现代循环神经网络 a a a a a a a a a a a a

【活动通知】2023 Elastic Meetup 北京站将于12月2日下午1点30在北京召开

《2023 Elastic Meetup 北京站》活动将于 12 月 2 日下午 1 点 30 在北京市海淀区西北旺东路10号腾讯北京总部大楼213会议室举办,届时将有行业专家及知名企业分享他们在 Elasticsearch 应用中的经验与观点,带来最前沿的技术分享与思想碰撞。 请使用电脑浏…

SVG直线 <line>与折线 <polyline>代码示例

本专栏是汇集了一些HTML常常被遗忘的知识,这里算是温故而知新,往往这些零碎的知识点,在你开发中能起到炸惊效果。我们每个人都没有过目不忘,过久不忘的本事,就让这一点点知识慢慢渗透你的脑海。 本专栏的风格是力求简洁…

Win10 开始菜单、微软app和设置都打不开(未解决)

环境: Win10专业版 问题描述: Win10 开始菜单、微软app和设置都打不开,桌面个性话打开就报错,打开个性化该文件没有与之关联的程序来执行该操作 解决方案: 一般造成原因是MS-Settings文件系统错误 1.先重启电脑(重…

吐槽一个 R package :DSS

TMD!!! 前言 最近在整理WGBS分析的流程,下游需要找 Differentially Methylated Loci (DML) / Region (DMR),类似普通转录组中的差异分析。之前看的一篇文章提到一个R package : DSS,看Biocond…

直播美颜SDK对比评测:技术原理与应用实践

直播行业蓬勃发展,其中,美颜滤镜技术在直播中扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨不同直播美颜SDK的技术原理,并通过对比评测它们在实际应用中的表现,以揭示各SDK的优劣之处。 一、背景 随着直播技术的不断进步,直…

又欲又撩人,基于新版Bert-vits2V2.0.2音色模型雷电将军八重神子一键推理整合包分享

Bert-vits2项目近期炸裂更新,放出了v2.0.2版本的代码,修正了存在于2.0先前版本的重大bug,并且重炼了底模,本次更新是即1.1.1版本后最重大的更新,支持了三语言训练及混合合成,并且做到向下兼容,可…

新一代车载以太网传输技术研讨会(AEM)顺利圆满举行

时间定格在2023年11月17日,新一代车载以太网传输技术研讨会在东莞国际会展中心举行。来自相关的的企业几百家。当然,深圳维信仪器作为主办方(AEM线束测试仪中国区总平台)举优质的线束测试设备,不论是手持线束测试&…

在VSCode创建vue项目,出现“因为在此系统上禁止运行脚本”问题

问题:vue : 无法加载文件 C:\Users\***\***\Roaming\npm\vue.ps1,因为在此系统上禁止运行脚本。有关详细信息,请参阅 ht tps:/go.microsoft.com/fwlink/?LinkID135170 中的 about_Execution_Policies。 所在位置 行:1 字符: 1 解决&#xff…

安装oracle19c卡在安装界面

我在个人window10电脑上安装 Oracle 19c 时遇到问题。解压后的数据库文件放在没有中文的文件目录下面,用管理员用户启动 CMD 窗口进行安装,但随后卡在菜单上。 取消安装之后去任务管理器中的服务里停掉OracleRemExecServiceV2服务。 用管理员运行CMD…

Threejs_06 多材质的实现

Threejs 同一个几何体如何实现多材质呢? 多材质的实现 1.使用索引绘制一个几何体 //创建几何体(三角形) const geometry new THREE.BufferGeometry();//使用索引绘制 (两个共用的) const vertices new Float32Array([-1.0, -1.0, 0.0, 1.0, -1.0, 0.0, 1.0, 1…