matlab深度学习CNN故障诊断代码

Matlab是一种常用的科学计算软件，它提供了丰富的工具和函数库来进行深度学习任务。在Matlab中，可以使用深度学习工具箱来实现卷积神经网络（CNN）进行故障诊断。

以下是一个简单的Matlab代码示例，用于实现CNN故障诊断：

% 步骤1：准备数据
% 假设你已经准备好了训练集和测试集的图像数据和标签

% 步骤2：定义CNN网络结构
layers = [
    imageInputLayer([32 32 3]) % 输入层，指定输入图像的大小
    convolution2dLayer(3,16,'Padding','same') % 卷积层
    reluLayer() % ReLU激活函数层
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) % 最大池化层
    convolution2dLayer(3,32,'Padding','same') % 卷积层
    reluLayer() % ReLU激活函数层
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) % 最大池化层
    fullyConnectedLayer(10) % 全连接层
    softmaxLayer() % Softmax层
    classificationLayer() % 分类层
];

% 步骤3：设置训练参数
options = trainingOptions('sgdm', 'MaxEpochs', 10, 'InitialLearnRate', 0.001);

% 步骤4：训练CNN模型
net = trainNetwork(trainImages, trainLabels, layers, options);

% 步骤5：使用训练好的模型进行预测
predictedLabels = classify(net, testImages);

% 步骤6：评估模型性能
accuracy = sum(predictedLabels == testLabels) / numel(testLabels);

% 显示准确率
disp(['准确率：', num2str(accuracy)]);

这段代码展示了一个简单的CNN模型的训练和预测过程。你需要根据你的具体数据和任务进行适当的修改和调整。