《表4 几种协同算法的诊断结果比较》

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《协同训练算法在滚动轴承故障诊断中的应用》

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注：黑体数据表示该行中诊断正确率最高。

通过进行多次分类器选择尝试，其中为了让CoTraining算法具有较好的置信度估计依据，基分类器选择朴素贝叶斯分类器，后验概率作为置信度估算依据。Tri-Training的基分类器选择以信息增益率作为划分属性的决策树，实验结果如表4所示。