基于广义正态分布算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码

基于广义正态分布算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码

文章目录

  • 基于广义正态分布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.基于广义正态分布优化的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,利用广义正态分布算法优化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.基于广义正态分布优化的PNN网络

广义正态分布算法原理请参考:https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/126110880

利用广义正态分布算法对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

广义正态分布参数设置如下:

%% 广义正态分布参数
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
在这里插入图片描述

从结果来看,广义正态分布-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.mzph.cn/news/167751.shtml

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email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

网络安全—自学

1.网络安全是什么 网络安全可以基于攻击和防御视角来分类,我们经常听到的 “红队”、“渗透测试” 等就是研究攻击技术,而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。 2.网络安全市场 一、是市场需求量高; 二、则是发展相对成熟…

深度学习之基于Pytorch照片图像转漫画风格网络系统

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。 文章目录 一项目简介 二、功能三、系统四. 总结 一项目简介 以下是一个基本的设计介绍: 数据准备:收集足够的真实照片和漫画图像,用于训练模…

typora中的快捷键shift enter 和 enter的交换

1 问题: 我最近在用 typora 进行写作,但是在合格 typora 的 markdown 编辑器很奇怪,它的一个回车符是两次换行,而用 shfit ent 找了半天都不知道怎么解决的这个问题,然后我就去了这个 typora 在 github 开源的问题仓库…

hive 报错return code 40000 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.MoveTask解决思路

参考学习 https://github.com/apache/hive/blob/2b57dd27ad61e552f93817ac69313066af6562d9/ql/src/java/org/apache/hadoop/hive/ql/ErrorMsg.java#L47 为啥学习error code 开发过程中遇到以下错误,大家觉得应该怎么办?从哪方面入手呢? 1.百…

解决在Windows10或Windows11下无权限修改hosts文件

解决在Windows10或Windows11下无权限修改hosts文件,无法写入内容 1、首先在开始菜单中找到这个 2、接着输入: C:\Windows\System32\drivers\etc3、再次输入以下命令行:notepad hosts ,并回车: notepad hosts 4、然后…

DataFunSummit:2023年现代数据栈技术峰会-核心PPT资料下载

一、峰会简介 现代数据栈(Modern Data Stack)是一种集合了多种技术和工具的软件基础设施,旨在更好地管理和处理数据,并为企业提供数据驱动的洞察和决策。包含以下几个组件:数据采集、数据处理、数据存储、数据查询和分…

区块链技术与应用 【全国职业院校技能大赛国赛题目解析】第四套区块链应用后端开发

第四套区块链应用后端开发 环境 : ubuntu20 fisco : 2.8.0 springboot 2.1.1 fisco-java-sdk: 2.7.2 maven 3.8.8 前言 这套后端样题,只涉及调用fisco的系统接口,不涉及此食品溯源项目的业务接口,所以我就直接生成一个springboot项目进行完成此题目。 请提前准备好一…

Docker的项目资源参考

Docker的项目资源包括以下内容: Docker官方网站:https://www.docker.com/ Docker Hub:https://hub.docker.com/ Docker文档:https://docs.docker.com/ Docker GitHub仓库:https://github.com/docker Docker官方博客…

Unity中Shader的Standard材质解析(二)

文章目录 前言一、我们对 Standard 的 PBR 的 GI 进行解析1、我们先创建一个PBR的.cginc文件,用于整理用到的函数2、然后在Standard的Shader中引用该cginc文件 二、依次整理函数到该cginc文件中我们来看一下PBR中GI的镜面反射做了些什么 二、最终代码.cginc代码&…

【教学类-06-07】20231124 (55格版)X-X之间的加法、减法、加减混合题

背景需求 在大四班里,预测试55格“5以内、10以内、20以内的加法题、减法题、加减混合题”的“实用性”。 由于只打印一份20以内加法减法混合题。 “这套20以内的加减法最难”,我询问谁会做(摸底幼儿的水平) 有两位男孩举手想挑…

joplin笔记同步 到腾讯云S3

创建存储桶 打开腾讯云的存储桶列表,点击“创建存储桶”,输入名称,选择地域(建议选择离自己较近的地域以降低访问时延)和访问权限(建议选择“私有读写”)。 s3 存储桶: 存储桶的名称…

【经典小练习】简单的文件加密解密

文章目录 🌹什么是文件加密⭐应用场景 🛸案例🌺描述🌺代码 🌹什么是文件加密 Java文件加密是指使用Java编程语言和相关的加密算法对文件进行加密处理。通过这种方式,可以将文件内容转换为一种非常规的形式…

Halcon Solution Guide I basics(4): Blob Analysis(连通性解析)

文章目录 文章专栏前言文章解析开头步骤分析简单案例进阶方案 进阶代码案例crystal,结晶匹配需求分析 文章专栏 Halcon开发 Halcon学习 练习项目gitee仓库 CSDN Major 博主Halcon文章推荐 前言 今天来看第三章内容,既然是零基础,而且我还有大…

希宝猫罐头怎么样?专业人士告诉你口碑好的猫罐头推荐

作为一个从业宠物营养师7年的人,可以说对于猫咪的食物很有研究和猫罐头品牌选购上,我有自己的见解。那么希宝猫罐头怎么样呢? 希宝猫罐头采用了先进的加工工艺,注重产品的包装和密封性,其包装设计简洁时尚&#xff0c…

STM32 中断系统

单片机学习 目录 文章目录 前言 一、中断系统 1.1 什么是中断 1.2 中断优先级 1.3 中断嵌套 1.4 C语言中的中断程序 二、STM32的中断通道和中断向量 2.1 中断通道 2.2 嵌套向量中断控制器NVIC 2.2.1 什么是NVIC 2.2.2 NVIC基本结构 2.2.3抢占优先级和响应优先级 2.2.4 NVIC的优…

深度学习卷积神经网络参数计算难点重点

目录 一、卷积层图像输出尺寸 二、池化层图像输出尺寸 三、全连接层输出尺寸 四、卷积层参数数量 五、全连接层参数数量 六、代码实现与验证 以LeNet5经典模型为例子并且通道数为1 LeNet5网络有7层: ​ 1.第1层:卷积层 ​ 输入:原始的图片像素…

c语言数字转圈

数字转圈 题干输入整数 N(1≤N≤9),输出如下 N 阶方阵。 若输入5显示如下方阵: * 1** 2** 3** 4** 5* *16**17**18**19** 6* *15**24**25**20** 7* *14**23**22**21** 8* *13**12**11**10** 9*输入样例3输出样例* 1*…

linux高级篇基础理论六(firewalld,防火墙类型,,区域,服务端口,富语言)

♥️作者:小刘在C站 ♥️个人主页: 小刘主页 ♥️不能因为人生的道路坎坷,就使自己的身躯变得弯曲;不能因为生活的历程漫长,就使求索的 脚步迟缓。 ♥️学习两年总结出的运维经验,以及思科模拟器全套网络实验教程。专栏:云计算技…

基于战争策略算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码

基于战争策略算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于战争策略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.基于战争策略优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要:针对PNN神…

测试工具JMeter的使用

目录 JMeter的安装配置 测试的性能指标 TPS 响应时长 并发连接 和 并发用户 CPU/内存/磁盘/网络 负载 性能测试实战流程 JMeter JMeter快速上手 GUI模式 运行 HTTP请求默认值 录制网站流量 模拟间隔时间 Cookie管理器 消息数据关联 变量 后置处理器 CSV 数据文…