MATLAB多类神经网络故障诊断系统

资 源 简 介

本项目整合五种神经网络模型（线性、BP、Hopfield、Elman、RBF），覆盖机械故障、设备监测等六类应用场景。通过MATLAB实现高效数据分类与故障诊断，支持跨领域数据分析，提升模型适用性与诊断准确率。

详 情 说 明

基于多类神经网络模型的故障诊断与分类系统

项目介绍

本项目集成五种基础神经网络模型（线性神经网络、BP神经网络、Hopfield神经网络、Elman神经网络、RBF神经网络），面向机械故障诊断、设备状态监测、人口统计分析和土壤特性分类等六个实际应用场景。系统通过标准化数据处理流程，支持用户根据不同场景特性选择最优网络结构，实现高精度模式识别与分类分析。结合训练过程可视化与结果评估模块，为工业诊断和数据分析提供完整解决方案。

功能特性

• 多模型架构：支持线性神经网络、BP、Hopfield、Elman、RBF五种核心网络模型
• 跨领域适配：涵盖机械振动信号、设备运行参数、人口统计指标、土壤理化数据等多类型数据集
• 智能参数配置：提供隐藏层节点数、学习率、训练迭代次数等超参数灵活调整机制
• 可视化分析：实时展示训练收敛曲线、特征空间分布、网络拓扑结构及混淆矩阵热力图
• 量化评估：输出分类置信度、故障类型概率分布、模型精度报告等多维评估指标

使用方法

1. 数据准备：将规范格式的训练数据（特征向量与标签矩阵）存入指定数据目录
2. 参数设置：在配置界面选择网络类型，设置隐藏层节点数、学习率等超参数
3. 模型训练：执行训练流程，系统自动完成权重优化与模型保存
4. 预测诊断：加载测试数据，生成故障分类标签或样本类别概率分布
5. 结果分析：通过可视化模块查看训练动态、分类精度和特征决策边界

系统要求

• 运行环境：MATLAB R2020b或更高版本
• 工具依赖：Neural Network Toolbox，Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件配置：至少4GB内存，支持单精度浮点运算的CPU

文件说明

主程序文件作为系统的核心调度枢纽，承担以下关键功能：实现五种神经网络模型的算法逻辑与数据流向控制；集成数据预处理、归一化操作与特征提取流程；协调训练过程中的前向传播与误差反向传播计算；生成模型评估指标与可视化分析图表；提供用户交互界面用于场景选择与参数配置。