基于SOM的柴油机故障诊断MATLAB代码

由于您没有提供具体的柴油机故障诊断的数据集，我无法提供完整的MATLAB代码。但是，我可以给您提供一个基于SOM的通用MATLAB代码框架，您可以根据您的数据集进行相应的修改。

首先，您需要加载您的数据集。假设您的数据集包含n个样本，每个样本有m个特征。您可以使用MATLAB中的csvread函数来从CSV文件中加载数据：

data = csvread('data.csv');

接下来，您需要对数据进行预处理。您可以使用MATLAB中的zscore函数来标准化数据：

data = zscore(data);

然后，您需要选择SOM的参数。SOM有两个重要的参数：神经元网络的大小和学习率。网络大小定义为一个二元组（nx,ny），其中nx是水平方向的神经元数量，ny是垂直方向的神经元数量。学习率定义为一个标量，表示神经元在学习过程中的收敛速度。您可以根据您的数据集进行实验，选择最优的参数。以下是一个示例参数设置：

nx = 10;
ny = 10;
learn_rate = 0.1;

然后，您需要初始化神经元的权重。您可以使用MATLAB中的randn函数生成一个随机的初始权重矩阵。

weights = randn(nx*ny,m);

接下来，您需要实现SOM的训练。以下是一个示例的训练函数：

function weights = som_train(data, nx, ny, learn_rate, epochs)

    m = size(data,2);
    weights = randn(nx*ny,m);
    
    for i = 1:epochs
        % 计算当前学习率
        curr_learn_rate = learn_rate * exp(-i/epochs);
        
        % 随机选择一个样本
        sample_idx = randi(size(data,1));
        sample = data(sample_idx,:);
        
        % 找到最近的神经元
        [min_dist,min_idx] = min(sum((weights - repmat(sample,nx*ny,1)).^2,2));
        
        % 更新所有的神经元
        for j = 1:nx*ny
            % 计算神经元的距离
            dist = sqrt((j-min_idx).^2);
            
            % 计算神经元的更新量
            update = curr_learn_rate * exp(-dist.^2/(2*nx^2)) * (sample - weights(j,:));
            
            % 更新神经元的权重
            weights(j,:) = weights(j,:) + update;
        end
    end
end

最后，您可以使用训练后的权重来进行分类。以下是一个示例的分类函数：

function class = som_classify(data, weights)

    % 计算每个样本与每个神经元的距离
    dists = pdist2(data,weights);
    
    % 找到每个样本最近的神经元
    [~,min_idxs] = min(dists,[],2);
    
    % 根据最近的神经元分类
    class = ceil(min_idxs / size(weights,1));
end

这就是一个基于SOM的通用MATLAB代码框架。您可以根据您的数据集进行相应的修改。