简单RBF分类算法

利用RBF神经网络，将三容水箱正常工作数据和故障数据进行分类，达到故障检测目的。

% Build a training set of normal or fault of three tank then train it
function [CWsigma]=classfier（n_center_veccjU）
S2=20; %用于训练点数
S3=c*S2-S2;
traind=U{j}（1:S3:）; %一对多的一数量应该和其他相同  
for i=1:c
    if i==j
    else
    traind=[traind;U{i}（1:S2:）];
    end
end%组成训练集
n_data = size（traind1）;
label=[ones（n_data/21）;zeros（n_data/21）];
%% Using kmeans to find center vector
rng（1）;
[idx C] = kmeans（traind n_center_vec）; %C表示聚类中心，idx代表train1234里的元素被划分在哪一个聚类
% hold on;
% plot3（C（:1） C（:2）C（:3） ‘.‘ ‘MarkerSize‘15）;
% rotate3d;
%% Calulate sigma 
% calculate K
K = zeros（n_center_vec 1）;
for i=1:n_center_vec
   K（i） = numel（find（idx == i））; 
end
% Using knnsearch to find K nearest neighbor points for each center vector
% then calucate sigma
sigma = zeros（n_

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件      312584  2018-01-15 22:12  RBF FAULT DETECTION
     目录           0  2018-01-30 16:03  threetank fault detection\
     文件        1341  2018-01-11 10:18  threetank fault detection\classfier.m
     文件        2712  2018-01-11 11:19  threetank fault detection\lqdclassfierthreetank.m
     文件      702187  2018-01-10 09:34  threetank fault detection\pi_closed13_half_s_2.csv
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     文件      702582  2018-01-11 10:04  threetank fault detection\pi_seek1_all_s_2.csv
     文件      702553  2018-01-09 19:56  threetank fault detection\pi_seek1_half_s_2.csv
     文件      702565  2018-01-11 10:05  threetank fault detection\pi_seek2_all_s_2.csv
     文件      702626  2018-01-09 19:29  threetank fault detection\pi_seek2_half_s_2.csv
     文件      702455  2018-01-11 10:05  threetank fault detection\pi_seek3_all_s_2.csv
     文件      702504  2018-01-09 19:30  threetank fault detection\pi_seek3_half_s_2.csv