SCI一区级 | Matlab实现BO-Transformer-LSTM多特征分类预测/故障诊断

SCI一区级 | Matlab实现BO-Transformer-LSTM多特征分类预测/故障诊断

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    • SCI一区级 | Matlab实现BO-Transformer-LSTM多特征分类预测/故障诊断
      • 效果一览
      • 基本介绍
      • 程序设计
      • 参考资料

效果一览

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基本介绍

1.【SCI一区级】Matlab实现BO-Transformer-LSTM特征分类预测/故障诊断,BO-Transformer-LSTM/Bayes-Transformer-LSTM(程序可以作为SCI一区级论文代码支撑,目前尚未发表);

2.贝叶斯优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数,运行环境为Matlab2023b及以上;

3.data为数据集,输入12个特征,分四类,main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹;

4.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。可在下载区获取数据和程序内容;

5.命令窗口输出分类准确率、灵敏度、特异性、曲线下面积、Kappa系数、F值。

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程序设计

  • 完整程序和数据下载私信博主回复SCI一区级 | Matlab实现BO-Transformer-LSTM多特征分类预测/故障诊断

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行%%  读取数据
res = xlsread('data.xlsx');%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数(Excel最后一列放类别)
num_dim = size(res, 2) - 1;               % 特征维度
num_res = size(res, 1);                   % 样本数(每一行,是一个样本)
num_size = 0.7;                           % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :);          % 打乱数据集(不打乱数据时,注释该行)
flag_conusion = 1;                        % 标志位为1,打开混淆矩阵(要求2018版本及以上)%%  设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];%%  划分数据集
for i = 1 : num_classmid_res = res((res(:, end) == i), :);           % 循环取出不同类别的样本mid_size = size(mid_res, 1);                    % 得到不同类别样本个数mid_tiran = round(num_size * mid_size);         % 得到该类别的训练样本个数P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)];       % 训练集输入T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)];              % 训练集输出P_test  = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)];  % 测试集输入T_test  = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)];         % 测试集输出
end%%  得到训练集和测试样本个数
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test , 2);%%  数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train =  categorical(T_train)';
t_test  =  categorical(T_test )';%%  格式转换
for i = 1 : Mp_train{i, 1} = P_train(:, i);
endfor i = 1 : Np_test{i, 1} = P_test(:, i);
end%%  创建待优化函数
ObjFcn = @BOFunction;

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128163536?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128151206?spm=1001.2014.3001.5502

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