SSA-Transformer拿捏！麻雀搜索算法优化-Transformer多特征分类预测/故障诊断

SSA-Transformer拿捏！麻雀搜索算法优化-Transformer多特征分类预测/故障诊断

效果一览

基本介绍

1.Matlab实现SSA-Transformer麻雀搜索算法优化编码器多特征分类预测/故障诊断，运行环境Matlab2023b及以上；
2.excel数据，方便替换，可在下载区获取数据和程序内容。
3.优化参数为注意力机制头数、学习率、正则化系数，图很多，包括分类效果图，混淆矩阵图，指标含召回率、精确率、F1分数、灵敏度、特异性、曲线下面积等。
4.附赠案例数据可直接运行main一键出图，注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2023b及以上。
5.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。可在下载区获取数据和程序内容。
6.data为数据集，输入多个特征，分四类，分类效果如下：
注：程序和数据放在一个文件夹

程序设计

• 完整程序和数据下载私信博主回复SSA-Transformer拿捏！麻雀搜索算法优化-Transformer多特征分类预测/故障诊断。

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行%%  读取数据
res = xlsread('data.xlsx');%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_dim = size(res, 2) - 1;               % 特征维度
num_res = size(res, 1);                   % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7;                           % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :);          % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）
flag_conusion = 1;                        % 标志位为1，打开混淆矩阵（要求2018版本及以上）%%  设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];%%  划分数据集
for i = 1 : num_classmid_res = res((res(:, end) == i), :);           % 循环取出不同类别的样本mid_size = size(mid_res, 1);                    % 得到不同类别样本个数mid_tiran = round(num_size * mid_size);         % 得到该类别的训练样本个数end%%  数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';%%  得到训练集和测试样本个数
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test , 2);%%  数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = categorical(T_train)';
t_test  = categorical(T_test )';%%  数据平铺
%   将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
%   也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构
%   但是应该始终和输入层数据结构保持一致
P_train =  double(reshape(P_train, num_dim, 1, 1, M));
P_test  =  double(reshape(P_test , num_dim, 1, 1, N));%%  数据格式转换
for i = 1 : Mp_train{i, 1} = P_train(:, :, 1, i);
endfor i = 1 : Np_test{i, 1} = P_test( :, :, 1, i);
end

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128163536?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128151206?spm=1001.2014.3001.5502