bp神经网络诊断轴承故障matlab代码

BP神经网络是一种常用的机器学习算法，可以用于轴承故障诊断。以下是一个简单的BP神经网络诊断轴承故障的Matlab代码示例：

% 导入数据
data = load('bearing_data.mat');
X = data.X; % 输入特征
y = data.y; % 输出标签

% 数据预处理
X = normalize(X); % 特征归一化

% 划分训练集和测试集
[trainInd, valInd, testInd] = dividerand(size(X, 2), 0.7, 0.15, 0.15);
X_train = X(:, trainInd);
y_train = y(:, trainInd);
X_val = X(:, valInd);
y_val = y(:, valInd);
X_test = X(:, testInd);
y_test = y(:, testInd);

% 构建BP神经网络模型
net = feedforwardnet([10, 5]); % 设置网络结构，这里使用两个隐藏层，分别有10个和5个神经元
net.trainParam.showWindow = false; % 不显示训练过程窗口

% 训练模型
net = train(net, X_train, y_train);

% 预测结果
y_pred_train = net(X_train);
y_pred_val = net(X_val);
y_pred_test = net(X_test);

% 计算准确率
accuracy_train = sum(y_pred_train == y_train) / length(y_train);
accuracy_val = sum(y_pred_val == y_val) / length(y_val);
accuracy_test = sum(y_pred_test == y_test) / length(y_test);

% 显示准确率
disp(['训练集准确率：', num2str(accuracy_train)]);
disp(['验证集准确率：', num2str(accuracy_val)]);
disp(['测试集准确率：', num2str(accuracy_test)]);

这段代码使用了BP神经网络模型对轴承故障进行诊断。首先，导入轴承故障数据，其中`X`是输入特征，`y`是输出标签。然后，对数据进行预处理，例如归一化处理。接着，将数据划分为训练集、验证集和测试集。然后，构建BP神经网络模型，设置网络结构和训练参数。接下来，使用训练集对模型进行训练。最后，使用训练好的模型对训练集、验证集和测试集进行预测，并计算准确率。