《表3 基于小波分析和DBN的故障诊断模型分类准确率》

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《基于小波分析和深度信念网络的牵引系统故障诊断》

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为了减少交叉验证中数据集随机分块的偶然性，独立进行10次十折交叉验证，并将10次分类准确率的平均值作为最终的分类准确率。测试样本的诊断结果如表3所示。可以发现，利用模型对200个故障信号样本进行诊断，综合诊断率达到95.5%；同时，对能提供样本数较多的故障类别，分类准确率都在96%以上，这说明模型的分类准确率会受到数据样本的影响。可见，基于小波分析和DBN的故障诊断模型具有很好的故障定位能力，有利于提高售后故障处理的工作效率，可在一定程度上协助检修人员迅速完成排查工作。