基于som网络的回热系统故障诊断.m

rbf神经网络故障诊断程序如果其他会员下载一次您上载的源码

%输入向量P
P=[
    0.25 0.60 0.25 0.50 0.50 0.50 0.25 0.50 0.25;
    0.25 0.60 0.50 0.50 0.50 0.50 0.75 0.50 0.50;
    0.75 0.40 0.75 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50;
    0.25 0.60 0.50 0.50 0.25 0.25 0.75 0.50 0.50;
    0.25 0.60 0.50 0.50 0.00 0.00 1.00 0.50 0.50;
    0.75 0.40 0.75 0.50 0.25 0.25 0.75 1.00 0.25;
    0.25 0.60 0.50 0.50 0.50 0.50 0.75 0.75 0.50;
    0.75 0.40 0.50 0.50 0.75 0.75 0.25 0.00 1.00;
    0.25 0.60 0.50 0.50 0.75 0.25 0.25 0.50 0.50;
    0.25 0.60 0.50 0.50 0.25 0.25 0.75 1.00 0.50;
    0.50 0.50 0.50 0.50 0.75 0.75 0.25 1.00 0.50;
    0.00 0.75 0.75 0.50 1.00 0.75 0.25 1.00 0.50;
    0.50 0.50 0.50 0.50 0.75 0.75 0.25 0.50 0.50];
net=newsom(minmax(P),[8 8]);
net=train(net,P);
y=sim(net,P);
yc=vec2ind(y);
%输出聚类结果
yc_88=yc
net=newsom(minmax(P),[4 4]);
net.trianParam.epochs=2000;
net=train(net,P);
y=sim(net,P);
yc=vec2ind(y);
%输出聚类结果
yc_44=yc
end