JCR一区 | Matlab实现GAF-PCNN、GASF-CNN、GADF-CNN的多特征输入数据分类预测/故障诊断

2024-06-19 00:04
文章标签 matlab 数据 实现 输入 分类 cnn 预测 特征 一区 故障诊断 jcr gasf pcnn gaf gadf

本文主要是介绍JCR一区 | Matlab实现GAF-PCNN、GASF-CNN、GADF-CNN的多特征输入数据分类预测/故障诊断，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

JJCR一区 | Matlab实现GAF-PCNN、GASF-CNN、GADF-CNN的多特征输入数据分类预测/故障诊断

目录

    • JJCR一区 | Matlab实现GAF-PCNN、GASF-CNN、GADF-CNN的多特征输入数据分类预测/故障诊断
      • 分类效果
        • 格拉姆矩阵图
        • GAF-PCNN
        • GASF-CNN
        • GADF-CNN
      • 基本介绍
      • 程序设计
      • 参考资料

分类效果

格拉姆矩阵图

在这里插入图片描述

GAF-PCNN

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
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

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

GASF-CNN

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
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

GADF-CNN

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

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

基本介绍

1.Matlab实现GAF-PCNN、GASF-CNN、GADF-CNN的多特征输入数据分类预测/故障诊断，三个模型对比，运行环境matlab2023b；

2.先运行格拉姆矩阵变换进行数据转换，然后运行分别GAF_PCNN.mGADF_CNN.m，GASF_CNN.m完成多特征输入数据分类预测/故障诊断；

GADF_CNN.m，是只用到了格拉姆矩阵的GADF矩阵，将GADF矩阵送入CNN进行故障诊断。

GASF_CNN.m，是只用到了格拉姆矩阵的GASF矩阵，将GASF矩阵送入CNN进行故障诊断。

GAF_PCNN.m，是将GASF 图与GADF 图同时送入两条并行CNN 中，经过卷积-池化后，两条CNN网络各输出一组一维向量；然后，将所输出两组一维向量进行拼接融合；通过全连接层后，最终将融合特征送入到Softmax 分类器中。

参考文献

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

  • PCNN结构
    在这里插入图片描述
  • CNN结构
    在这里插入图片描述

程序设计

  • 完整程序和数据获取方式私信博主回复Matlab实现GAF-PCNN、GASF-CNN、GADF-CNN的多特征输入数据分类预测/故障诊断。
fullyConnectedLayer(classnum,'Name','fc12')softmaxLayer('Name','softmax')classificationLayer('Name','classOutput')];lgraph = layerGraph(layers1);layers2 = [imageInputLayer([size(input2,1) size(input2,2)],'Name','vinput')  flattenLayer(Name='flatten2')bilstmLayer(15,'Outputmode','last','name','bilstm') dropoutLayer(0.1)        % Dropout层，以概率为0.2丢弃输入reluLayer('Name','relu_2')selfAttentionLayer(2,2,"Name","mutilhead-attention")   %Attention机制fullyConnectedLayer(10,'Name','fc21')];
lgraph = addLayers(lgraph,layers2);
lgraph = connectLayers(lgraph,'fc21','add/in2');plot(lgraph)%% Set the hyper parameters for unet training
options = trainingOptions('adam', ...                 % 优化算法Adam'MaxEpochs', 1000, ...                            % 最大训练次数'GradientThreshold', 1, ...                       % 梯度阈值'InitialLearnRate', 0.001, ...         % 初始学习率'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...             % 学习率调整'LearnRateDropPeriod',700, ...                   % 训练100次后开始调整学习率'LearnRateDropFactor',0.01, ...                    % 学习率调整因子'L2Regularization', 0.001, ...         % 正则化参数'ExecutionEnvironment', 'cpu',...                 % 训练环境'Verbose', 1, ...                                 % 关闭优化过程'Plots', 'none');                    % 画出曲线
%Code introduction
if nargin<2error('You have to supply all required input paremeters, which are ActualLabel, PredictedLabel')
end
if nargin < 3isPlot = true;
end%plotting the widest polygon
A1=1;
A2=1;
A3=1;
A4=1;
A5=1;
A6=1;a=[-A1 -A2/2 A3/2 A4 A5/2 -A6/2 -A1];
b=[0 -(A2*sqrt(3))/2 -(A3*sqrt(3))/2 0 (A5*sqrt(3))/2 (A6*sqrt(3))/2 0];if isPlotfigure   plot(a, b, '--bo','LineWidth',1.3)axis([-1.5 1.5 -1.5 1.5]);set(gca,'FontName','Times New Roman','FontSize',12);hold on%grid
end% Calculating the True positive (TP), False Negative (FN), False Positive...
% (FP),True Negative (TN), Classification Accuracy (CA), Sensitivity (SE), Specificity (SP),...
% Kappa (K) and F  measure (F_M) metrics
PositiveClass=max(ActualLabel);
NegativeClass=min(ActualLabel);
cp=classperf(ActualLabel,PredictedLabel,'Positive',PositiveClass,'Negative',NegativeClass);CM=cp.DiagnosticTable;TP=CM(1,1);FN=CM(2,1);FP=CM(1,2);TN=CM(2,2);CA=cp.CorrectRate;SE=cp.Sensitivity; %TP/(TP+FN)SP=cp.Specificity; %TN/(TN+FP)Pr=TP/(TP+FP);Re=TP/(TP+FN);F_M=2*Pr*Re/(Pr+Re);FPR=FP/(TN+FP);TPR=TP/(TP+FN);K=TP/(TP+FP+FN);[X1,Y1,T1,AUC] = perfcurve(ActualLabel,PredictedLabel,PositiveClass); %ActualLabel(1) means that the first class is assigned as positive class%plotting the calculated CA, SE, SP, AUC, K and F_M on polygon
x=[-CA -SE/2 SP/2 AUC K/2 -F_M/2 -CA];
y=[0 -(SE*sqrt(3))/2 -(SP*sqrt(3))/2 0 (K*sqrt(3))/2 (F_M*sqrt(3))/2 0];if isPlotplot(x, y, '-ko','LineWidth',1)set(gca,'FontName','Times New Roman','FontSize',12);
%     shadowFill(x,y,pi/4,80)fill(x, y,[0.8706 0.9216 0.9804])
end%calculating the PAM value
% Get the number of vertices
n = length(x);
% Initialize the area
p_area = 0;
% Apply the formula
for i = 1 : n-1p_area = p_area + (x(i) + x(i+1)) * (y(i) - y(i+1));
end
p_area = abs(p_area)/2;%Normalization of the polygon area to one.
PA=p_area/2.59807;if isPlot%Plotting the Polygonplot(0,0,'r+')plot([0 -A1],[0 0] ,'--ko')text(-A1-0.3, 0,'CA','FontWeight','bold','FontName','Times New Roman')plot([0 -A2/2],[0 -(A2*sqrt(3))/2] ,'--ko')text(-0.59,-1.05,'SE','FontWeight','bold','FontName','Times New Roman')plot([0 A3/2],[0 -(A3*sqrt(3))/2] ,'--ko')text(0.5, -1.05,'SP','FontWeight','bold','FontName','Times New Roman')plot([0 A4],[0 0] ,'--ko')text(A4+0.08, 0,'AUC','FontWeight','bold','FontName','Times New Roman')plot([0 A5/2],[0 (A5*sqrt(3))/2] ,'--ko')text(0.5, 1.05,'J','FontWeight','bold','FontName','Times New Roman')daspect([1 1 1])
end
Metrics.PA=PA;
Metrics.CA=CA;
Metrics.SE=SE;
Metrics.SP=SP;
Metrics.AUC=AUC;
Metrics.K=K;
Metrics.F_M=F_M;printVar(:,1)=categories;
printVar(:,2)={PA, CA, SE, SP, AUC, K, F_M};
disp('预测结果打印:')
for i=1:length(categories)fprintf('%23s: %.2f \n', printVar{i,1}, printVar{i,2})
end

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/category_11799242.html?spm=1001.2014.3001.5482
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/124571691

这篇关于JCR一区 | Matlab实现GAF-PCNN、GASF-CNN、GADF-CNN的多特征输入数据分类预测/故障诊断的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/1073437。

相关文章

Python xmltodict实现简化XML数据处理

Python xmltodict实现简化XML数据处理

《Pythonxmltodict实现简化XML数据处理》Python社区为提供了xmltodict库,它专为简化XML与Python数据结构的转换而设计,本文主要来为大家介绍一下如何使用xmltod... 目录一、引言二、XMLtodict介绍设计理念适用场景三、功能参数与属性1、parse函数2、unpa
阅读更多...
C#实现获得某个枚举的所有名称

C#实现获得某个枚举的所有名称

《C#实现获得某个枚举的所有名称》这篇文章主要为大家详细介绍了C#如何实现获得某个枚举的所有名称,文中的示例代码讲解详细,具有一定的借鉴价值,有需要的小伙伴可以参考一下... C#中获得某个枚举的所有名称using System;using System.Collections.Generic;usi
阅读更多...
Go语言实现将中文转化为拼音功能

Go语言实现将中文转化为拼音功能

《Go语言实现将中文转化为拼音功能》这篇文章主要为大家详细介绍了Go语言中如何实现将中文转化为拼音功能,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 有这么一个需求：新用户入职 创建一系列账号比较麻烦，打算通过接口传入姓名进行初始化。想把姓名转化成拼音。因为有些账号即需要中文也需要英
阅读更多...
C# 读写ini文件操作实现

C# 读写ini文件操作实现

《C#读写ini文件操作实现》本文主要介绍了C#读写ini文件操作实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧... 目录一、INI文件结构二、读取INI文件中的数据在C#应用程序中，常将INI文件作为配置文件，用于存储应用程序的
阅读更多...
C#实现获取电脑中的端口号和硬件信息

C#实现获取电脑中的端口号和硬件信息

《C#实现获取电脑中的端口号和硬件信息》这篇文章主要为大家详细介绍了C#实现获取电脑中的端口号和硬件信息的相关方法,文中的示例代码讲解详细,有需要的小伙伴可以参考一下... 我们经常在使用一个串口软件的时候，发现软件中的端口号并不是普通的COM1，而是带有硬件信息的。那么如果我们使用C#编写软件时候，如
阅读更多...
Python使用qrcode库实现生成二维码的操作指南

Python使用qrcode库实现生成二维码的操作指南

《Python使用qrcode库实现生成二维码的操作指南》二维码是一种广泛使用的二维条码,因其高效的数据存储能力和易于扫描的特点,广泛应用于支付、身份验证、营销推广等领域,Pythonqrcode库是... 目录一、安装 python qrcode 库二、基本使用方法1. 生成简单二维码2. 生成带 Log
阅读更多...
Oracle数据库使用 listagg去重删除重复数据的方法汇总

Oracle数据库使用 listagg去重删除重复数据的方法汇总

《Oracle数据库使用listagg去重删除重复数据的方法汇总》文章介绍了在Oracle数据库中使用LISTAGG和XMLAGG函数进行字符串聚合并去重的方法,包括去重聚合、使用XML解析和CLO... 目录案例表第一种：使用wm_concat() + distinct去重聚合第二种：使用listagg，
阅读更多...
Go语言使用Buffer实现高性能处理字节和字符

Go语言使用Buffer实现高性能处理字节和字符

《Go语言使用Buffer实现高性能处理字节和字符》在Go中,bytes.Buffer是一个非常高效的类型,用于处理字节数据的读写操作,本文将详细介绍一下如何使用Buffer实现高性能处理字节和... 目录1. bytes.Buffer 的基本用法1.1. 创建和初始化 Buffer1.2. 使用 Writ
阅读更多...
基于WinForm+Halcon实现图像缩放与交互功能

基于WinForm+Halcon实现图像缩放与交互功能

《基于WinForm+Halcon实现图像缩放与交互功能》本文主要讲述在WinForm中结合Halcon实现图像缩放、平移及实时显示灰度值等交互功能,包括初始化窗口的不同方式,以及通过特定事件添加相应... 目录前言初始化窗口添加图像缩放功能添加图像平移功能添加实时显示灰度值功能示例代码总结最后前言本文将
阅读更多...
Redis延迟队列的实现示例

Redis延迟队列的实现示例

《Redis延迟队列的实现示例》Redis延迟队列是一种使用Redis实现的消息队列,本文主要介绍了Redis延迟队列的实现示例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习... 目录一、什么是 Redis 延迟队列二、实现原理三、Java 代码示例四、注意事项五、使用 Redi
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2