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分类预测 | Matlab实现ABC-Transformer人工蜂群算法优化编码器多特征分类预测/故障诊断Matlab实现

分类效果

基本描述

1.Matlab实现ABC-Transformer人工蜂群算法优化编码器多特征分类预测/故障诊断，运行环境Matlab2023b及以上；

2.excel数据，方便替换，可在下载区获取数据和程序内容。

3.优化参数为注意力机制头数、学习率、正则化系数，图很多，包括分类效果图，混淆矩阵图，指标含召回率、精确率、F1分数、灵敏度、特异性、曲线下面积等。

4.附赠案例数据可直接运行main一键出图，注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2023b及以上。

5.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。可在下载区获取数据和程序内容。

6.data为数据集，输入多个特征，分四类，分类效果如下：

注：程序和数据放在一个文件夹

程序设计

• 完整程序和数据私信博主回复Matlab实现ABC-Transformer人工蜂群算法优化编码器多特征分类预测/故障诊断。

%%  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%%  读取数据
res = xlsread('data.xlsx');%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_dim = size(res, 2) - 1;               % 特征维度
num_res = size(res, 1);                   % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7;                           % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :);          % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）
flag_conusion = 1;                        % 标志位为1，打开混淆矩阵（要求2018版本及以上）%%  设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];%%  划分数据集
for i = 1 : num_classmid_res = res((res(:, end) == i), :);           % 循环取出不同类别的样本mid_size = size(mid_res, 1);                    % 得到不同类别样本个数mid_tiran = round(num_size * mid_size);         % 得到该类别的训练样本个数end
%%  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');               % 四个类别分别用0 1 2 3表示
rand('state',0);%%  数据分析
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例 
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_class = length(unique(res(:,end)));      % 计算类别数 
num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
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);%%  矩阵转置
p_train = P_train'; p_test = P_test';
t_train = T_train'; t_test = T_test';

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229