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基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化核极限学习机故障诊断分类(含对比)Matlab代码

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🔥 内容介绍

在现代工业和科学研究中,故障诊断分类算法在提高生产效率和减少成本方面起着至关重要的作用。核极限学习机(KELM)是一种强大的机器学习算法,已被广泛应用于故障诊断分类中。然而,传统的KELM算法在处理高维数据和复杂问题时存在一些局限性。为了克服这些问题,我们提出了一种基于核主成分分析(KPCA)和改进的麻雀搜索算法(ISSA)的优化方法,以提高KELM算法的性能。

首先,我们介绍了KELM算法的基本原理。KELM是一种单隐层前馈神经网络,其核心思想是通过随机生成输入层到隐藏层之间的权重和偏置,以最小化误差来训练模型。然后,我们讨论了KELM算法的局限性,包括对高维数据和复杂问题的处理能力不足。

为了解决这些问题,我们引入了KPCA作为KELM算法的预处理步骤。KPCA是一种非线性降维技术,可以将高维数据映射到低维空间中。通过使用KPCA,我们可以提取出最具代表性的特征,从而降低数据的维度,并提高KELM算法的分类性能。

此外,我们还引入了改进的麻雀搜索算法(ISSA)来优化KELM算法的参数选择。ISSA是一种基于自然界麻雀搜索行为的启发式优化算法。通过模拟麻雀的觅食行为,ISSA可以在参数空间中搜索最优解。通过使用ISSA,我们可以自动选择最佳的参数组合,从而进一步提高KELM算法的性能。

为了评估我们提出的方法,我们进行了一系列实验,并将其与传统的KELM算法进行了对比。实验结果表明,基于KPCA和ISSA的优化方法在故障诊断分类中取得了显著的改进。与传统的KELM算法相比,我们的方法在分类准确性和泛化能力方面都表现出更好的性能。

综上所述,基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法是一种有效的优化方法,可以提高KELM算法在故障诊断分类中的性能。通过降低数据维度和自动选择最佳参数组合,我们的方法能够更准确地分类故障,并提供更可靠的诊断结果。未来的研究可以进一步探索其他优化方法和算法,以进一步提高故障诊断分类的性能。

📣 部分代码

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  划分训练集和测试集
temp = randperm(357);

P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';
T_train = res(temp(1: 240), 13)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';
T_test = res(temp(241: end), 13)';
N = size(P_test, 2);

%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = ind2vec(T_train);
t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化核极限学习机故障诊断分类(含对比)Matlab代码_故障诊断

基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化核极限学习机故障诊断分类(含对比)Matlab代码_无人机_02

🔗 参考文献

[1] 朱永胜,董燕,慕昆.基于小波核主成分分析和差分进化优化极限学习机的入侵检测[J].计算机应用与软件, 2014, 31(5):4.DOI:10.3969/j.issn.1000-386x.2014.05.077.

[2] 董浩,李明星,张淑清,等.基于核主成分分析和极限学习机的短期电力负荷预测[J].电子测量与仪器学报, 2018(1):6.DOI:CNKI:SUN:DZIY.0.2018-01-026.

[3] 伍蔓,余啸,彭伟强,等.一种基于核主成分分析和极限学习机的软件缺陷预测方法:CN201710533417.8[P].CN107346286A[2023-10-20].

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合



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