matlab绝缘子憎水性等级分类算法代码

Matlab中处理绝缘子憎水性等级分类算法的代码通常会涉及到图像处理、特征提取和机器学习等步骤。由于具体的实现会依赖于数据集的结构（如图像文件、特征描述）和选择的分类算法（如支持向量机、神经网络或决策树等），这里提供一个简化版的伪代码示例，以卷积神经网络（CNN）为例：

% 导入所需的库
addpath('deep-learning-toolbox'); % 假设已经安装了Deep Learning Toolbox

% 加载数据集
imds = imageDatastore('insulator_dataset', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');

% 数据预处理（可能包括图像缩放、归一化、增强等）
imds = augmentedImageDatastore([64 64], imds, 'ColorPreprocessing', 'gray2rgb');

% 划分训练集和验证集
[trainingImds, validationImds] = splitEachLabel(imds, 0.8, 'randomized');

% 定义CNN模型
layers = [
    imageInputLayer([64 64 3])
    convolution2dLayer(3, 16, 'Padding', 'same') % 卷积层
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2) % 池化层
    % 添加更多卷积层、全连接层...
    fullyConnectedLayer(numClasses) % 类别数
    softmaxLayer
    classificationLayer
];

% 编译模型
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 50, ...
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'ValidationData', validationImds, ...
    'ValidationFrequency', 10, ...
    'Verbose', false);

% 训练模型
model = trainNetwork(trainingImds, layers, options);

% 测试和预测
testImds = imageDatastore('test_dataset');
predictions = classify(model, testImds);

% 对结果进行分类等级（如分为五个等级：A, B, C, D, E）
classificationLevels = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E'};
predictedLabels = categories(predictions);
[~, predictedLabels] = max(predictedLabels, [], 2); % 获取最高概率的标签

% 输出分类结果
results = cellfun(@(level) sprintf('%s (%d%%)', classificationLevels{level}, round(100*max(predictions(:, level)))), predictedLabels, 'UniformOutput', false);