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

本文主要是介绍分类预测 | 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,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!

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

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

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

这篇关于分类预测 | 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/1081456

相关文章

Pandas使用AdaBoost进行分类的实现

《Pandas使用AdaBoost进行分类的实现》Pandas和AdaBoost分类算法,可以高效地进行数据预处理和分类任务,本文主要介绍了Pandas使用AdaBoost进行分类的实现,具有一定的参... 目录什么是 AdaBoost?使用 AdaBoost 的步骤安装必要的库步骤一:数据准备步骤二:模型

C++如何通过Qt反射机制实现数据类序列化

《C++如何通过Qt反射机制实现数据类序列化》在C++工程中经常需要使用数据类,并对数据类进行存储、打印、调试等操作,所以本文就来聊聊C++如何通过Qt反射机制实现数据类序列化吧... 目录设计预期设计思路代码实现使用方法在 C++ 工程中经常需要使用数据类,并对数据类进行存储、打印、调试等操作。由于数据类

MySQL索引的优化之LIKE模糊查询功能实现

《MySQL索引的优化之LIKE模糊查询功能实现》:本文主要介绍MySQL索引的优化之LIKE模糊查询功能实现,本文通过示例代码给大家介绍的非常详细,感兴趣的朋友一起看看吧... 目录一、前缀匹配优化二、后缀匹配优化三、中间匹配优化四、覆盖索引优化五、减少查询范围六、避免通配符开头七、使用外部搜索引擎八、分

SpringRetry重试机制之@Retryable注解与重试策略详解

《SpringRetry重试机制之@Retryable注解与重试策略详解》本文将详细介绍SpringRetry的重试机制,特别是@Retryable注解的使用及各种重试策略的配置,帮助开发者构建更加健... 目录引言一、SpringRetry基础知识二、启用SpringRetry三、@Retryable注解

SpringKafka错误处理(重试机制与死信队列)

《SpringKafka错误处理(重试机制与死信队列)》SpringKafka提供了全面的错误处理机制,通过灵活的重试策略和死信队列处理,下面就来介绍一下,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... 目录引言一、Spring Kafka错误处理基础二、配置重试机制三、死信队列实现四、特定异常的处理策略五

Python通过模块化开发优化代码的技巧分享

《Python通过模块化开发优化代码的技巧分享》模块化开发就是把代码拆成一个个“零件”,该封装封装,该拆分拆分,下面小编就来和大家简单聊聊python如何用模块化开发进行代码优化吧... 目录什么是模块化开发如何拆分代码改进版:拆分成模块让模块更强大:使用 __init__.py你一定会遇到的问题模www.

SpringBoot首笔交易慢问题排查与优化方案

《SpringBoot首笔交易慢问题排查与优化方案》在我们的微服务项目中,遇到这样的问题:应用启动后,第一笔交易响应耗时高达4、5秒,而后续请求均能在毫秒级完成,这不仅触发监控告警,也极大影响了用户体... 目录问题背景排查步骤1. 日志分析2. 性能工具定位优化方案:提前预热各种资源1. Flowable

SpringBoot3实现Gzip压缩优化的技术指南

《SpringBoot3实现Gzip压缩优化的技术指南》随着Web应用的用户量和数据量增加,网络带宽和页面加载速度逐渐成为瓶颈,为了减少数据传输量,提高用户体验,我们可以使用Gzip压缩HTTP响应,... 目录1、简述2、配置2.1 添加依赖2.2 配置 Gzip 压缩3、服务端应用4、前端应用4.1 N

Spring Boot + MyBatis Plus 高效开发实战从入门到进阶优化(推荐)

《SpringBoot+MyBatisPlus高效开发实战从入门到进阶优化(推荐)》本文将详细介绍SpringBoot+MyBatisPlus的完整开发流程,并深入剖析分页查询、批量操作、动... 目录Spring Boot + MyBATis Plus 高效开发实战:从入门到进阶优化1. MyBatis

MyBatis 动态 SQL 优化之标签的实战与技巧(常见用法)

《MyBatis动态SQL优化之标签的实战与技巧(常见用法)》本文通过详细的示例和实际应用场景,介绍了如何有效利用这些标签来优化MyBatis配置,提升开发效率,确保SQL的高效执行和安全性,感... 目录动态SQL详解一、动态SQL的核心概念1.1 什么是动态SQL?1.2 动态SQL的优点1.3 动态S