给我写一个用CNN做故障诊断的代码
时间: 2023-08-13 17:04:21 浏览: 52
以下是一个简单的用CNN进行故障诊断的示例代码。注意:此代码仅供参考,实际应用需要根据具体情况进行调整和改进。
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
# 读取数据
data = pd.read_csv('fault_diagnosis.csv')
X = data.iloc[:, 0:5].values
y = data.iloc[:, 5].values
# 将标签转换为 one-hot 编码
y = tf.keras.utils.to_categorical(y)
# 划分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 构建模型
model = tf.keras.Sequential()
model.add(layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(5, 1)))
model.add(layers.MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(units=128, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(units=3, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X_train.reshape(-1, 5, 1), y_train, epochs=20, batch_size=32, validation_data=(X_test.reshape(-1, 5, 1), y_test))
# 测试模型
loss, accuracy = model.evaluate(X_test.reshape(-1, 5, 1), y_test)
print('Test accuracy:', accuracy)
```
这个示例代码使用了一个包含两层卷积层、一层全连接层和一个输出层的神经网络。在训练时,我们将数据 reshape 成了 (n_samples, 5, 1) 的形式,其中 n_samples 是样本数。这是因为我们的输入数据是一个 5 维的向量,一维表示一种测量参数,每个样本有 5 种测量参数。在卷积层中,我们采用了 3 个卷积核,每个卷积核的大小为 3,激活函数为 relu。在全连接层中,我们使用了 128 个神经元,激活函数同样为 relu。在输出层中,我们使用了 softmax 激活函数,用于将输出转化为概率分布。模型的损失函数为交叉熵,优化器为 Adam。
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