本文介绍了如何使用MATLAB构建基于PNN的柴油机故障诊断系统，详细阐述了PNN的结构并提供了实现代码示例。通过训练数据建模和PNN模型，对柴油机故障进行准确诊断，以提升诊断性能和准确度。
基于 MATLAB 的概率神经网络（PNN）用于柴油机故障诊断
柴油机故障诊断是保证发动机正常运行和延长其寿命的重要任务之一。近年来，概率神经网络（PNN）在故障诊断领域得到了广泛应用。本文将介绍如何使用 MATLAB 实现基于 PNN 的柴油机故障诊断系统，并提供相应的源代码。
PNN 是一种前向反馈神经网络，其独特之处在于能够对输入数据进行概率建模和分类。PNN 的结构包括四个层：输入层、模式层、竞争层和输出层。下面是实现柴油机故障诊断的 MATLAB 代码示例：
% 步骤1：准备训练数据
% 假设你已经准备好了包含故障和正常样本数据的训练集
% 步骤2：创建和训练 PNN 模型
net = newpnn(trainInputs, trainTargets)
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