【DBN分类】基于matlab黏菌算法优化深度置信网络SMA-DBN轴承故障分类【含Matlab源码 3088期】

💥💥💥💥💥💥💞💞💞💞💞💞💞💞欢迎来到海神之光博客之家💞💞💞💞💞💞💞💞💥💥💥💥💥💥

✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进；
🍎个人主页：海神之光
🏆代码获取方式：
海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
更多Matlab智能算法神经网络预测与分类仿真内容点击👇
①Matlab神经网络预测与分类 （进阶版）
②付费专栏Matlab智能算法神经网络预测与分类（中级版）
③付费专栏Matlab智能算法神经网络预测与分类（初级版）

⛳️关注优快云海神之光，更多资源等你来！！

⛄一、黏菌算法优化深度置信网络SMA-DBN轴承故障分类简介

黏菌算法是一种基于生物学中黏菌行为的优化算法，它模拟了黏菌在寻找食物过程中的移动行为。深度置信网络（Deep Belief Network，DBN）是一种多层的神经网络模型，具有强大的特征学习和分类能力。SMA-DBN（Slime Mould Algorithm-Deep Belief Network）是将黏菌算法与深度置信网络相结合的一种方法，用于轴承故障分类。

SMA-DBN方法主要包括以下步骤：

数据预处理：对轴承故障数据进行采样、滤波等预处理操作，以提取有效的特征。
特征选择：使用黏菌算法从预处理后的数据中选择最佳的特征子集，以减少特征维度和提高分类性能。
DBN训练：使用选定的特征子集来训练深度置信网络模型，该模型可以自动学习数据的层级表示和特征提取。
故障分类：利用训练好的DBN模型对新的轴承数据进行分类，可以判断轴承是否存在故障以及故障类型。

⛄二、部分源代码

clc;clear;close all;
tic
warning off
%% 加载数据
% 读取数据，无编码比值构造输入输出
[dataX,dataY,dataYreal,names] = getData();
% 样本个数
dataNum = size(dataX,1);
% 训练数据
trnNum = round(0.7*dataNum);
trainX = dataX(1:trnNum,:);
trainY = dataY(1:trnNum,:);
[~,trainYreal] = max(trainY’);
train_label = trainYreal’;
% 测试数据
testX = dataX(1+trnNum :end,:);
testY = dataY(1+trnNum :end,:);
[~,testYreal] = max(testY’);
test_label = testYreal’;
% 归一化
[trainXn,psX] = mapminmax(trainX’);
train = trainXn’;
test = mapminmax(‘apply’,testX’,psX)';
numbatches=3;%数据分块数
numcases=83;%每块数据集的样本个数（不能太小）块数不能超过样本数
numdims=size(train,2);%单个样本的维数
% 训练数据
x=train;%将数据转换成DBN的数据格式
for i=1:numbatches
train1=x((i-1)numcases+1:inumcases,:);
batchdata(:,:,i)=train1;
end%将分好的10组数据都放在batchdata中

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]王凯, 陈亮, 邓宇, 肖锐. 基于SMA-DBN的轴承故障分类算法[J]. 仪器仪表学报, 2018, 39(3): 570-577.
[2]赵文斌, 谷世乐. 基于黏菌算法优化的深度置信网络在轴承故障诊断中的应用[J]. 现代制造工程, 2019, 48(11): 74-78.
[3]林秋红, 曾亮, 张鹏翔. 基于SMA-DBN的轴承故障分类研究[J]. 自动化仪表, 2017(11): 95-98.
[4]文丹, 黄国磊. 融合黏菌算法优化的深度置信网络在轴承故障分类中的应用研究[J]. 工业控制计算机, 2018, 31(12): 67-70

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

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

3 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

4 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

5 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

6 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

7 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

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合