SOM神经网络在柴油机故障诊断中的数据分类案例

MATLAB神经网络应用PNN技术在变压器故障诊断中的分类预测案例分析

MATLAB神经网络提供了43个案例，详细分析了基于PNN技术在变压器故障诊断中的分类预测应用。

Matlab 14 2024-08-10

基于神经网络的故障诊断程序

一个利用Matlab实现故障诊断的神经网络程序。该程序通过神经网络模型来识别和分析设备故障，为工程师提供精准的故障诊断解决方案。

Matlab 18 2024-07-19

MATLAB神经网络43个案例LVQ神经网络在乳腺肿瘤诊断中的分类分析

随着技术的不断进步，MATLAB神经网络在医学领域的应用日益广泛。通过43个案例分析，深入探讨了LVQ神经网络在乳腺肿瘤诊断中的分类效果。

Matlab 17 2024-08-13

Matlab神经网络SOM数据分类应用技术

Matlab利用神经网络中的SOM网络对数据进行分类。

Matlab 6 2024-09-13

KPCA在TE过程故障诊断中的应用

在TE的过程故障诊断中，KPCA（核主成分分析）提供了强大的支持。以下是一个实用的MATLAB程序，能够有效地实施KPCA方法来分析TE过程中的数据，帮助识别潜在的故障。希望这个程序能够为您的工作带来便利。

Matlab 9 2024-11-01

MATLAB神经网络BP神经网络数据分类与语音特征信号分类案例分析

MATLAB神经网络43个案例分析BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类.zip

Matlab 13 2024-09-30

使用SOM拓扑图像进行基于深度学习的故障诊断

这项工作由崔玮玮完成，利用MATLAB R2019b实现了基于深度学习的故障诊断代码。采用CWRU提供的公共数据集，代码展示了混合加载模式。用户可以根据需要更改数据加载方式以验证不同情况。使用深度学习工具箱是此代码的必要条件。

Matlab 16 2024-08-01

基于LVQ神经网络的乳腺肿瘤诊断分类MATLAB代码

LVQ神经网络是一种监督学习的分类算法，特别适用于乳腺肿瘤的诊断分类。该算法通过训练找到最优的原型向量，代表输入空间中的不同类别，帮助医生准确判断肿瘤性质。在MATLAB环境中实现LVQ网络，我们需准备乳腺肿瘤数据集，包括病人的年龄、肿块大小等特征，进行数据预处理后，定义网络结构并训练。LVQ算法选择最接近输入样本的原型向量并更新，最终输出分类结果。虽然LVQ网络简单且解释性强，但对初始原型位置敏感，针对高维数据集效果可能不佳，建议结合其他方法如SVM或深度学习模型提高诊断准确性。

算法与数据结构 18 2024-07-17

MATLAB中的SVM神经网络数据分类预测

支持向量机（SVM）是一种被广泛应用于机器学习的监督学习模型，在分类和回归任务中表现优异。其核心思想是通过一个最优的超平面来分隔不同类别的样本，并保持最大的间隔。MATLAB作为强大的数学计算软件，提供了包括SVM在内的多种工具箱，用于构建和优化支持向量机模型。在MATLAB中，使用svmtrain函数可以基于不同的核函数（如线性、多项式、径向基函数）实现SVM模型的构建。通过预处理数据集、划分训练集和测试集，并优化模型参数，可以实现对葡萄酒数据集的准确分类预测。

算法与数据结构 7 2024-09-01