基于野马算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码

2023-11-22 07:52

本文主要是介绍基于野马算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码,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!

基于野马算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码

文章目录

  • 基于野马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.基于野马优化的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,利用野马算法优化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.基于野马优化的PNN网络

野马算法原理请参考:https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/122683703

利用野马算法对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

野马参数设置如下:

%% 野马参数
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

从结果来看,野马-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

这篇关于基于野马算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码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/408645

相关文章

Vue3 的 shallowRef 和 shallowReactive:优化性能

大家对 Vue3 的 ref 和 reactive 都很熟悉,那么对 shallowRef 和 shallowReactive 是否了解呢? 在编程和数据结构中,“shallow”(浅层)通常指对数据结构的最外层进行操作,而不递归地处理其内部或嵌套的数据。这种处理方式关注的是数据结构的第一层属性或元素,而忽略更深层次的嵌套内容。 1. 浅层与深层的对比 1.1 浅层(Shallow) 定义

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

基于人工智能的图像分类系统

目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 图像分类是计算机视觉中的一个重要任务,目标是自动识别图像中的对象类别。通过卷积神经网络(CNN)等深度学习技术,我们可以构建高效的图像分类系统,广泛应用于自动驾驶、医疗影像诊断、监控分析等领域。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的图像分类系统,包括环境

HDFS—存储优化(纠删码)

纠删码原理 HDFS 默认情况下,一个文件有3个副本,这样提高了数据的可靠性,但也带来了2倍的冗余开销。 Hadoop3.x 引入了纠删码,采用计算的方式,可以节省约50%左右的存储空间。 此种方式节约了空间,但是会增加 cpu 的计算。 纠删码策略是给具体一个路径设置。所有往此路径下存储的文件,都会执行此策略。 默认只开启对 RS-6-3-1024k

康拓展开(hash算法中会用到)

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射(也就是某个全排列与某个自然数一一对应) 公式: X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。(a[i]在不同应用中的含义不同); 典型应用: 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序,也就是说求当前排列是第

认识、理解、分类——acm之搜索

普通搜索方法有两种:1、广度优先搜索;2、深度优先搜索; 更多搜索方法: 3、双向广度优先搜索; 4、启发式搜索(包括A*算法等); 搜索通常会用到的知识点:状态压缩(位压缩,利用hash思想压缩)。

使用opencv优化图片(画面变清晰)

文章目录 需求影响照片清晰度的因素 实现降噪测试代码 锐化空间锐化Unsharp Masking频率域锐化对比测试 对比度增强常用算法对比测试 需求 对图像进行优化,使其看起来更清晰,同时保持尺寸不变,通常涉及到图像处理技术如锐化、降噪、对比度增强等 影响照片清晰度的因素 影响照片清晰度的因素有很多,主要可以从以下几个方面来分析 1. 拍摄设备 相机传感器:相机传

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

【数据结构】——原来排序算法搞懂这些就行,轻松拿捏

前言:快速排序的实现最重要的是找基准值,下面让我们来了解如何实现找基准值 基准值的注释:在快排的过程中,每一次我们要取一个元素作为枢纽值,以这个数字来将序列划分为两部分。 在此我们采用三数取中法,也就是取左端、中间、右端三个数,然后进行排序,将中间数作为枢纽值。 快速排序实现主框架: //快速排序 void QuickSort(int* arr, int left, int rig