GCN图卷积神经网络故障诊断/分类预测！
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使用教程
1 基本介绍
1.GCN分类基于图卷积神经网络的数据分类预测/故障诊断（Matlab完整源码和数据），运行环境Matlab2023b及以上；
2.excel数据，方便替换，输入多个特征，分四类，邻接矩阵为不同特征之间的相关系数，不同特征被视作节点，以此输入进GCN中，可在下载区获取数据和程序内容。
3.图很多，包括分类效果图，混淆矩阵图。命令窗口输出分类准确率、灵敏度、特异性、曲线下面积、Kappa系数、F值。
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。
图卷积神经网络（Graph Convolutional Networks，GCN）是一种用于处理图结构数据的深度学习模型。它扩展了传统卷积神经网络（CNN）在图数据上的应用。
GCN的目标是学习节点的表示，以便用于节点分类、图分类等任务。在节点分类问题中，给定一个带有标签的图，GCN通过学习节点的表示来预测未标记节点的标签。
对于多特征分类预测，GCN可以通过以下步骤进行：
构建图结构：首先，将数据表示为图结构，其中节点表示样本，边表示节点之间的关系。例如，可以使用邻接矩阵或邻接表来表示图。
特征表示：每个节点可能具有多个特征。将这些特征表示为节点的初始特征向量。可以使用传统的特征提取方法或者其他深度学习模型来获取节点的初始特征表示。
图卷积层：GCN通过多个图卷积层来逐步更新节点的表示。在每一层中，GCN将节点的特征与其邻居节点的特征进行聚合，并应用一个非线性激活函数。这样可以融合节点自身的特征以及与其相关联的邻居节点的特征。
分类预测：在最后一层的节点表示上，可以应用全连接层或其他分类器来进行节点的分类预测。通常使用softmax激活函数将节点表示映射到类别概率分布上。
训练：使用标注数据集进行GCN的训练。可以使用交叉熵损失函数来度量预测结果和真实标签之间的差异，并使用反向传播算法来更新模型参数。
GCN的性能很大程度上依赖于图的结构和节点特征的表示。因此，在构建图和设计节点特征表示时需要仔细考虑。此外，GCN的训练需要大量的标注数据和计算资源。
数据集格式：
2 网络结构
设置网络参数
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% 使训练集、和测试集的随机划分与适应度函数一致读取数据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）Numfeatures = 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P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)]; % 训练集输入T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)]; % 训练集输出P_test = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)]; % 测试集输入T_test = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)]; % 测试集输出end数据转置P_train = P_train'; P_test = P_test';T_train = T_train'; T_test = T_test';
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注意：
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完
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