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本程序參考中文EI期刊《基于變分模態分解和改進灰狼算法優化深度置信網絡的自動轉換開關故障識別》中的深度置信網絡（Deep Belief Network，DBN）部分進行故障識別，程序注釋清晰，干貨滿滿，下面對文章和程序做簡要介紹。
這篇文獻使用深度置信網絡(DBN)來進行自動轉換開關故障識別。DBN的訓練過程分為預訓練和反向微調兩個階段。預訓練階段中，通過RBMs的逐層預訓練，數據從底層輸入并逐層傳遞。每個RBM包含一個視覺層和一個隱藏層，并通過權重連接。在反向微調階段，采用梯度下降算法對DBN進行有監督的訓練，減小每層的預測誤差。在RBMs中，使用對比度發散算法近似獲得模型的無偏生成概率。通過合適的設置學習率和動量系數，優化DBN算法的網絡結構參數，最終實現DBN在自動轉換開關故障識別中的應用。
DBN結合電力系統故障識別的創新點主要體現在其對復雜、非線性系統進行建模和特征提取方面。以下是DBN在電力系統故障識別方面的創新點的詳細介紹：
分層學習結構：DBN采用了分層學習的結構，包含輸入層、隱含層（多個）和輸出層。每一層的節點都與下一層的節點相連接，形成一個前饋的結構。這種結構使得DBN能夠逐層學習數據的抽象表示，有助于捕捉電力系統數據中的復雜特征和模式。
非監督學習和有監督學習相結合：DBN的訓練過程包含兩個階段：首先是無監督的貪婪逐層預訓練，然后是有監督的調整網絡參數。通過無監督學習，DBN可以從數據中提取高層次的特征表示，然后通過有監督學習來調整這些特征表示以完成具體任務，如故障識別。
適應性特征提取：DBN通過多層次的特征提取，能夠適應復雜的電力系統數據模式。這些特征對于故障識別任務而言更具有表征能力，使得系統可以更好地區分正常運行和故障狀態。
對抗性訓練和魯棒性：DBN在訓練中引入對抗性訓練的思想，通過使網絡在面對不同情況時更具魯棒性。這對于電力系統，面對可能的噪聲和干擾，以及未知的故障模式，都具有重要的意義。
大數據處理能力：DBN在處理大規模數據方面表現出色，而電力系統通常會產生大量的實時數據。DBN的能力使其能夠有效地處理這些數據，并從中提取對于故障識別有關鍵意義的信息。
潛在變量的建模：DBN通過潛在變量的建模，能夠更好地理解電力系統中的隱含關系。這些潛在變量可以捕獲系統中的復雜動態和非線性關系，從而提高故障識別的準確性。
總結：DBN在電力系統故障識別中的創新點主要體現在其深度學習結構、分層特征提取、對抗性訓練等方面，使其能夠更好地應對電力系統數據的復雜性和多變性。
適用于各種數據分類場景，如滾動軸承故障、變壓器油氣故障、電力系統輸電線路故障、絕緣子、配網、電能質量擾動，等領域的識別、診斷和分類。
以下是程序的輸出：
測試集的混淆矩陣：（右下角為最終準確率，精確率是混淆矩陣的最下面一行，召回率是混淆矩陣的最右邊一列）
精確率：是指在所有被模型預測為正類別的樣本中，有多少是真正的正類別。
召回率：是指在所有實際正類別的樣本中，有多少被模型正確地預測為正類別。
訓練集的實際故障類別和模型識別的故障類別：
模型的訓練曲線：
數據格式：一行為一個故障波形樣本，最后一列為該樣本所屬的故障類別。
DBN建模部分代碼：
%% 建立DBN
dbn.sizes = [10 5]; % DBN各層神經元個數 第二層10 第三層5
opts.numepochs = 300; % RBM 訓練時 迭代次數
opts.batchsize = 30; % 每批次使用30個樣本進行訓練
opts.momentum = 0; % 學習率的動量
opts.alpha = 0.01; % 學習率因子
dbn = dbnsetup(dbn, p_train, opts); % 建立DBN模型
dbn = dbntrain(dbn, p_train, opts); % 訓練DBN模型%% DBN移植到深層NN
nn = dbnunfoldtonn(dbn, 8); % 反向微調（8代表有8種輸出）
nn.activation_function = 'sigm'; % 激活函數%% 反向調整DBN
opts.numepochs = 500; % 反向微調次數
opts.alpha = 0.001; % 學習率因子
opts.batchsize = 30; % 反向微調每次樣本數
opts.output = 'softmax'; % 激活函數
nn = nntrain(nn, p_train, t_train, opts);% 訓練%% 預測
T_sim1 = nnpredict(nn, p_train);
T_sim2 = nnpredict(nn, p_test);%% 完整代碼：https://mbd.pub/o/bread/ZZeTlpZw部分圖片來源于網絡，侵權聯系刪除！
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