基于卷尾猴算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码

2023-11-22 08:04

本文主要是介绍基于卷尾猴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!

基于卷尾猴算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码

文章目录

  • 基于卷尾猴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.基于卷尾猴优化的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,利用卷尾猴算法优化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.基于卷尾猴优化的PNN网络

卷尾猴算法原理请参考:https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/123328669

利用卷尾猴算法对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

卷尾猴参数设置如下:

%% 卷尾猴参数
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,卷尾猴-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

这篇关于基于卷尾猴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/408696

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

利用Python调试串口的示例代码

《利用Python调试串口的示例代码》在嵌入式开发、物联网设备调试过程中,串口通信是最基础的调试手段本文将带你用Python+ttkbootstrap打造一款高颜值、多功能的串口调试助手,需要的可以了... 目录概述:为什么需要专业的串口调试工具项目架构设计1.1 技术栈选型1.2 关键类说明1.3 线程模

Python Transformers库(NLP处理库)案例代码讲解

《PythonTransformers库(NLP处理库)案例代码讲解》本文介绍transformers库的全面讲解,包含基础知识、高级用法、案例代码及学习路径,内容经过组织,适合不同阶段的学习者,对... 目录一、基础知识1. Transformers 库简介2. 安装与环境配置3. 快速上手示例二、核心模

Java的栈与队列实现代码解析

《Java的栈与队列实现代码解析》栈是常见的线性数据结构,栈的特点是以先进后出的形式,后进先出,先进后出,分为栈底和栈顶,栈应用于内存的分配,表达式求值,存储临时的数据和方法的调用等,本文给大家介绍J... 目录栈的概念(Stack)栈的实现代码队列(Queue)模拟实现队列(双链表实现)循环队列(循环数组

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

使用Java将DOCX文档解析为Markdown文档的代码实现

《使用Java将DOCX文档解析为Markdown文档的代码实现》在现代文档处理中,Markdown(MD)因其简洁的语法和良好的可读性,逐渐成为开发者、技术写作者和内容创作者的首选格式,然而,许多文... 目录引言1. 工具和库介绍2. 安装依赖库3. 使用Apache POI解析DOCX文档4. 将解析

C++使用printf语句实现进制转换的示例代码

《C++使用printf语句实现进制转换的示例代码》在C语言中,printf函数可以直接实现部分进制转换功能,通过格式说明符(formatspecifier)快速输出不同进制的数值,下面给大家分享C+... 目录一、printf 原生支持的进制转换1. 十进制、八进制、十六进制转换2. 显示进制前缀3. 指

openCV中KNN算法的实现

《openCV中KNN算法的实现》KNN算法是一种简单且常用的分类算法,本文主要介绍了openCV中KNN算法的实现,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... 目录KNN算法流程使用OpenCV实现KNNOpenCV 是一个开源的跨平台计算机视觉库,它提供了各

使用Python实现全能手机虚拟键盘的示例代码

《使用Python实现全能手机虚拟键盘的示例代码》在数字化办公时代,你是否遇到过这样的场景:会议室投影电脑突然键盘失灵、躺在沙发上想远程控制书房电脑、或者需要给长辈远程协助操作?今天我要分享的Pyth... 目录一、项目概述:不止于键盘的远程控制方案1.1 创新价值1.2 技术栈全景二、需求实现步骤一、需求

Java中Date、LocalDate、LocalDateTime、LocalTime、时间戳之间的相互转换代码

《Java中Date、LocalDate、LocalDateTime、LocalTime、时间戳之间的相互转换代码》:本文主要介绍Java中日期时间转换的多种方法,包括将Date转换为LocalD... 目录一、Date转LocalDateTime二、Date转LocalDate三、LocalDateTim