MATLAB案例：基于PNN的变压器故障诊断神经网络

"MATLAB神经网络30个案例分析源代码[Demo]chapter191，涉及概率神经网络(PNN)在变压器故障诊断中的应用。" 在这个案例中，重点介绍了如何利用MATLAB中的概率神经网络（Probabilistic Neural Network, PNN）进行分类预测，特别是针对变压器故障的诊断。PNN是一种基于统计学习理论的神经网络，适用于模式识别和分类问题。 首先，案例的准备工作包括清空MATLAB的工作环境，关闭不必要的警告，以及加载相关的数据。`clc`、`clearall`和`closeall`命令分别用于清除命令窗口的内容、清除所有变量和关闭所有图形窗口。`nntwarnoff`和`warningoff`则用来关闭神经网络相关的警告信息。 接着，案例中的数据被载入并进行预处理。数据被分为训练集和测试集，其中训练集用于训练网络，测试集用于评估网络的性能。在这里，`Train`和`Test`变量分别代表训练数据和测试数据，它们被进一步划分为特征数据（`p_train`和`p_test`）和对应的期望类别（`t_train`和`t_test`）。为了适应PNN的要求，期望类别需要从矩阵形式转换为向量形式，这通过`ind2vec`函数完成。 然后，PNN模型的构建使用了MATLAB内置的`newpnn`函数。`newpnn`函数创建了一个新的PNN网络，其主要参数`Spread`（传播因子）设置为1.5，这个值影响着网络的分类边界。`net=newpnn(p_train,t_train,Spread)`这一行代码构建了PNN网络。 训练完成后，网络的分类效果通过回代训练数据进行检查。这一步骤有助于了解网络在已知数据上的表现。此外，通过绘制图形可以直观地观察网络对训练数据的分类结果，这通常包括混淆矩阵和分类边界图。 最后，网络用于预测未知数据的效果。这里的`Test`数据集就扮演了未知数据的角色，网络会根据学习到的模式对这些数据进行分类，并且可以比较实际结果和预测结果，以评估网络的泛化能力。 案例19展示了PNN在实际工程问题中的应用，即变压器故障诊断。通过这种方式，用户不仅可以学习PNN的基本用法，还能理解如何将其应用于实际问题解决，提高故障诊断的准确性和效率。同时，案例作者提供配套教学视频和书籍，为学习者提供了更全面的学习资源。