分类预测 | ZOA-PCNN-AT-SVM斑马优化并行卷积-支持向量机融合注意力机制的故障识别

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分类预测 | ZOA-PCNN-AT-SVM斑马优化并行卷积-支持向量机融合注意力机制的故障识别

目录

    • 分类预测 | ZOA-PCNN-AT-SVM斑马优化并行卷积-支持向量机融合注意力机制的故障识别
      • 分类效果
      • 基本描述
      • 程序设计
      • 参考资料

分类效果

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基本描述

1.ZOA-PCNN-AT-SVM斑马优化并行卷积-支持向量机融合注意力机制的故障识别。
2.自带数据,多输入,单输出,多分类。图很多、混淆矩阵图、预测效果图等等
3.直接替换数据即可使用,保证程序可正常运行。运行环境MATLAB2023及以上。
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。

程序设计

  • 完整程序和数据私信博主回复ZOA-PCNN-AT-SVM斑马优化并行卷积-支持向量机融合注意力机制的故障识别
%%  参数设置
%%  数据反归一化
T_sim1 = vec2ind(t_sim1);
T_sim2 = vec2ind(t_sim2);% %%  数据排序
% [T_train, index_1] = sort(T_train);
% [T_test , index_2] = sort(T_test );
% 
% T_sim1 = T_sim1(index_1);
% T_sim2 = T_sim2(index_2);%%  性能评价
error1 = sum((T_sim1 == T_train))/M * 100 ;
error2 = sum((T_sim2 == T_test)) /N * 100 ;%%  绘图
figure()         
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'训练集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error1) '%']};
title(string)
xlim([1, M])
gridfigure
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'测试集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error2) '%']};
title(string)
xlim([1, N])
grid%%  混淆矩阵
figure
cm = confusionchart(T_train, T_sim1);
cm.Title = 'Confusion Matrix for Train Data';
cm.ColumnSummary = 'column-normalized';
cm.RowSummary = 'row-normalized';figure
cm = confusionchart(T_test, T_sim2);
cm.Title = 'Confusion Matrix for Test Data';
cm.ColumnSummary = 'column-normalized';
cm.RowSummary = 'row-normalized';

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229

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