《表3 经深度迁移学习后的入侵事件识别结果》

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《基于深度迁移学习的复杂环境下油气管道周界入侵事件识别》

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由统计结果可以看出，当训练集与测试集数据为同一环境时，基于堆叠稀疏自编码的识别方法表现出较优秀的效果，识别准确率分别为95%、90%、93%；但是当训练集与测试集工况不同时，入侵事件识别效果降低明显，识别效果只有70%左右，这表明:1)基于堆叠自编码的入侵事件识别是可行的；2)不同环境导致管道入侵事件振动信号存在较大差异。因此引入本文的深度迁移学习识别方法进行处理，表3所示为经深度迁移学习方法实现的管道周界入侵事件识别统计结果。