写出一个基于堆叠降噪自动编码器的电能质量分类matlab程序

电能质量分类是指对电力系统中的各种电能质量问题（例如电压波动、谐波、闪变等）进行分类和诊断。堆叠降噪自动编码器（Stacked Denoising Autoencoder，SDAE）是一种常用的深度学习算法，可以用于特征提取和分类。下面是一个基于SDAE的电能质量分类Matlab程序的示例：

% 读取数据
load('powerqualitydata.mat'); % 数据包括5种电能质量问题，每种问题有1000个样本，每个样本有40个特征
x_train = powerqualitydata(:,1:30); % 用前30个特征作为训练数据
y_train = powerqualitydata(:,31); % 用第31个特征作为标签

% 堆叠降噪自动编码器参数设置
input_size = size(x_train,2); % 输入层大小
hidden_size = [50, 20]; % 隐藏层大小
output_size = 5; % 输出层大小
lambda = 0.0001; % 正则化参数
beta = 3; % 稀疏性参数
sparsity = 0.1; % 稀疏性目标值
max_iter = 1000; % 最大迭代次数
noise_ratio = 0.3; % 噪声比例
learning_rate = 0.01; % 学习率

% 定义堆叠降噪自动编码器
sdae = stackedAutoencoder(input_size, hidden_size, output_size, lambda, beta, sparsity);

% 训练堆叠降噪自动编码器
for i = 1:length(hidden_size)
    % 对输入数据添加噪声
    x_noisy = addNoise(x_train, noise_ratio);

    % 训练单个自动编码器
    sdae = trainAutoencoder(sdae, x_noisy, hidden_size(i), max_iter, learning_rate);

    % 使用训练好的自动编码器对输入数据进行特征提取
    x_train = encode(sdae, x_train);
end

% 使用softmax分类器进行分类
softmaxModel = trainSoftmaxLayer(x_train, y_train, 'MaxEpochs', 100);

% 读取测试数据
load('powerqualitytestdata.mat');
x_test = powerqualitytestdata(:,1:30); % 用前30个特征作为测试数据
y_test = powerqualitytestdata(:,31); % 用第31个特征作为标签

% 对测试数据进行特征提取
for i = 1:length(hidden_size)
    x_test = encode(sdae, x_test);
end

% 使用训练好的softmax分类器进行分类
y_pred = softmaxModel(x_test');

% 计算分类准确率
accuracy = sum(y_pred' == y_test) / length(y_test);
disp(['Classification accuracy: ' num2str(accuracy)]);

该程序包括以下步骤：

1. 读取数据：从`powerqualitydata.mat`文件中读取训练数据，每个样本包括40个特征，将前30个特征作为训练数据，将第31个特征作为标签。

2. 堆叠降噪自动编码器参数设置：设置输入层大小、隐藏层大小、输出层大小、正则化参数、稀疏性参数、稀疏性目标值、最大迭代次数、噪声比例和学习率。

3. 定义堆叠降噪自动编码器：使用`stackedAutoencoder`函数定义一个堆叠降噪自动编码器。

4. 训练堆叠降噪自动编码器：使用`trainAutoencoder`函数对堆叠降噪自动编码器进行训练，并使用`encode`函数对输入数据进行特征提取。

5. 使用softmax分类器进行分类：使用`trainSoftmaxLayer`函数训练一个softmax分类器，并使用该分类器对特征进行分类。

6. 读取测试数据：从`powerqualitytestdata.mat`文件中读取测试数据，将前30个特征作为测试数据，将第31个特征作为标签。

7. 对测试数据进行特征提取：使用`encode`函数对测试数据进行特征提取。

8. 使用训练好的softmax分类器进行分类：使用训练好的softmax分类器对特征进行分类。

9. 计算分类准确率：计算分类准确率并输出结果。

需要注意的是，该程序中使用了Matlab自带的`stackedAutoencoder`、`trainAutoencoder`、`encode`、`trainSoftmaxLayer`等函数，这些函数可以方便地实现堆叠降噪自动编码器和softmax分类器的训练和预测。