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
分类效果
基本描述
1.PSO-PNN基于粒子群算法优化概率神经网络的数据分类预测/故障识别（Matlab）。
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PSO-PNN基于粒子群算法优化概率神经网络的数据分类预测（Matlab）。
clike
%% 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])
grid
figure
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