《表5 基于不同算法的分类结果比较》

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《改进的Kohonen网络在航空发动机分类故障诊断中的应用》

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为验证I-Kohonen网络的性能，分别从分类准确率和时间开销2方面对网络性能进行评价，并与T-Kohonen网络、LVQ网络[18]、BP网络[19]、SVM[20]进行比较，同样为了验证分类结果的惟一性，任意选择每个网络的3组试验数据，分类结果比较见表5。其中在试验基础上，确定LVQ网络采用10×36的网络结构。BP网络采用10×36×4的网络结构，训练目标为0.001，网络权值随机确定。且各网络迭代次数均为1000次。SVM采用高斯核函数，并利用遗传算法对惩罚因子和核函数参数进行优化。