《表5 模式识别结果对比》
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最后，本文引入BP神经网络[25]算法和SVM算法[26]与本文所提算法进行比对，其模式识别结果如表5所示。
| 图表编号 | XD00130748400 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2019.12.01 |
| 作者 | 徐艳春、夏海廷、李振华、吕密 |
| 绘制单位 | 梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室(三峡大学)、梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室(三峡大学)、梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室(三峡大学)、德州农工大学电气与计算机工程系 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
最后，本文引入BP神经网络[25]算法和SVM算法[26]与本文所提算法进行比对，其模式识别结果如表5所示。
| 图表编号 | XD00130748400 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2019.12.01 |
| 作者 | 徐艳春、夏海廷、李振华、吕密 |
| 绘制单位 | 梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室(三峡大学)、梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室(三峡大学)、梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室(三峡大学)、德州农工大学电气与计算机工程系 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
