%% SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断
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% <table border="0" width="600px" id="table1">	<tr>		<td><b><font size="2">该案例作者申明：</font></b></td>	</tr>	<tr>		<td><span class="comment"><font size="2">1：本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html"><font color="#0000FF">板块</font></a>里，对<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/thread-48362-1-1.html"><font color="#0000FF">该案例</font></a>提问，做到有问必答。</font></span></td></tr><tr>	<td><span class="comment"><font size="2">2：此案例有配套的教学视频，配套的完整可运行Matlab程序。</font></span></td>	</tr>	<tr>		<td><span class="comment"><font size="2">		3：以下内容为该案例的部分内容（约占该案例完整内容的1/10）。</font></span></td>	</tr>		<tr>		<td><span class="comment"><font size="2">		4：此案例为原创案例，转载请注明出处（<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/">Matlab中文论坛</a>，<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>）。</font></span></td>	</tr>		<tr>		<td><span class="comment"><font size="2">		5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。</font></span></td>	</tr>		<tr>		<td><span class="comment"><font size="2">		6：您看到的以下内容为初稿，书籍的实际内容可能有少许出入，以书籍实际发行内容为准。</font></span></td>	</tr><tr>		<td><span class="comment"><font size="2">		7：此书其他常见问题、预定方式等，<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/thread-47939-1-1.html">请点击这里</a>。</font></span></td>	</tr></table>
% </html>
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%% 清空环境变量
clc
clear

%% 录入输入数据
% 载入数据
load p;

%转置后符合神经网络的输入格式
P=P';

%% 网络建立和训练
% newsom建立SOM网络。minmax（P）取输入的最大最小值。竞争层为6*6=36个神经元
net=newsom(minmax(P),[6 6]);
plotsom(net.layers{1}.positions)
% 5次训练的步数
a=[10 30 50 100 200 500 1000];
% 随机初始化一个1*10向量。
yc=rands(7,8);
%% 进行训练
% 训练次数为10次
net.trainparam.epochs=a(1);
% 训练网络和查看分类
net=train(net,P);
y=sim(net,P);
yc(1,:)=vec2ind(y);
plotsom(net.IW{1,1},net.layers{1}.distances)

% 训练次数为30次
net.trainparam.epochs=a(2);
% 训练网络和查看分类
net=train(net,P);
y=sim(net,P);
yc(2,:)=vec2ind(y);
plotsom(net.IW{1,1},net.layers{1}.distances)

% 训练次数为50次
net.trainparam.epochs=a(3);
% 训练网络和查看分类
net=train(net,P);
y=sim(net,P);
yc(3,:)=vec2ind(y);
plotsom(net.IW{1,1},net.layers{1}.distances)


% 训练次数为100次
net.trainparam.epochs=a(4);
% 训练网络和查看分类
net=train(net,P);
y=sim(net,P);
yc(4,:)=vec2ind(y);
plotsom(net.IW{1,1},net.layers{1}.distances)


% 训练次数为200次
net.trainparam.epochs=a(5);
% 训练网络和查看分类
net=train(net,P);
y=sim(net,P);
yc(5,:)=vec2ind(y);
plotsom(net.IW{1,1},net.layers{1}.distances)

% 训练次数为500次
net.trainparam.epochs=a(6);
% 训练网络和查看分类
net=train(net,P);
y=sim(net,P);
yc(6,:)=vec2ind(y);
plotsom(net.IW{1,1},net.layers{1}.distances)

% 训练次数为1000次
net.trainparam.epochs=a(7);
% 训练网络和查看分类
net=train(net,P);
y=sim(net,P);
yc(7,:)=vec2ind(y);
plotsom(net.IW{1,1},net.layers{1}.distances)
yc
%% 网络作分类的预测
% 测试样本输入
t=[0.9512 1.0000 0.9458 -0.4215 0.4218 0.9511 0.9645 0.8941]';
% sim( )来做网络仿真
r=sim(net,t);
% 变换函数 将单值向量转变成下标向量。
rr=vec2ind(r)

%% 网络神经元分布情况
% 查看网络拓扑学结构
plotsomtop(net)
% 查看临近神经元直接的距离情况
plotsomnd(net)
% 查看每个神经元的分类情况
plotsomhits(net,P)

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% <table align="center" >	<tr>		<td align="center"><font size="2">版权所有：</font><a
% href="http://www.ilovematlab.cn/">Matlab中文论坛</a>&nbsp;&nbsp; <script
% src="http://s3.cnzz.com/stat.php?id=971931&web_id=971931&show=pic" language="JavaScript" ></script>&nbsp;</td>	</tr></table>
% </html>
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