traingdx.m

分别列出BP网络与som网络的代码

p=[0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.9000 0.0500 0.0000 0.0000;
   0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.4000 0.5000 0.0000 0.0000;
   0.1000 0.8000 0.0000 0.1000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000;
   0.1000 0.1000 0.1000 0.1000 0.2000 0.1000 0.1000 0.1000;
   0.0000 0.3000 0.1000 0.6000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000;
   0.9000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.1000 0.0000]';
t=[1.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000;
   0.0000 1.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000;
   0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 0.0000 0.0000;
   0.0000 0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 0.0000;
   0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 1.0000 0.0000;
   0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 1.0000];
net=newff(minmax(p),[10,6],{'tansig','purelin'},'traingdx');
net.trainParam.show=10;
net.trainParam.lr=0.01;
net.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.goal=0.0001;
[net,tr]=train(net,p,t);
a=sim(net,p)
pause
[m,b,r]=postreg(a(3,:),t(3,:))
pause
%对该网络进行仿真，输入下面的2组实验样本，观察其故障识别结果。
P=[0.1000 0.7000 0.0000 0.1000 0.0000 0.1000 0.0000 0.0000;
   0.8000 0.0000 0.0000 0.0000 0.1000 0.0000 0.1000 0.0000]';
A=sim(net,P)
B=A'
%[m,b,r]=postreg(B,t(3,:))