matlab深度学习CNN故障诊断代码
时间: 2024-04-11 21:23:42 浏览: 173
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:
```matlab
% 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。
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