《表2 特征选择前后识别准确率对比》

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《粒子群优化融合随机森林的电机故障诊断方法》

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表1表示的是全部特征信息的识别准确率，但是并非是特征越多越好，应该是筛选统计特征状态敏感度好的特征信息特征进行训练、预测，摒弃统计特征敏感度差的特征信息，以免造成信息冗余。采用本文的ARP特征选择方法进行敏感特征筛选，模式识别方法采用PSO＿RF，测试得到的精度如表2所示。由表2可以看出，当采用ARP做特征选取时，同工况精度达到了99.4%，而变工况精度达到了70.3%，在精度方面有了明显的提升。