matlab实现一维卷积神经网络故障诊断，举一个程序实例

在MATLAB中实现一维卷积神经网络(CNN)用于故障诊断，首先需要安装Deep Learning Toolbox。下面是一个简单的例子，展示如何创建一个基本的一维CNN模型用于识别时间序列数据中的异常：

% 导入所需库
addpath('toolbox/shared/deeplearning');

% 定义超参数
inputSize = length(yourInputData);
numClasses = length(unique(yourLabels)); % 类别数
filterLength = 5; % 卷积核长度
numFilters = 8; % 卷积滤波器的数量

% 创建网络结构
layers = [
    sequenceInputLayer(inputSize)
    convolution1dLayer(filterLength, numFilters, 'Padding', 'same') % 卷积层
    reluLayer % 激活函数
    fullyConnectedLayer(numClasses) % 全连接层
    softmaxLayer % 输出层
    classificationLayer % 分类层
];

% 设置学习率和其他训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 10, ... % 训练轮数
    'MiniBatchSize', 64, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'Verbose', false);

% 初始化并训练网络
net = trainNetwork(X_train, y_train, layers, options);

% 预测测试集
y_pred = classify(net, X_test);

% 查看预测结果
confMat = confusionmat(y_test, y_pred);

这里假设`X_train`和`X_test`是处理过的输入时间序列数据，`y_train`和`y_test`是对应的标签。你需要替换这些变量为你实际的数据。