《表2 回归结果的平均均方根误差》

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《基于深度学习理论的刀具状态监测及剩余寿命预测方法》

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为验证本方法的有效性，使用“传统时域频域特征（表1中相关系数0.8以上的时域特征及相关系数0.6以上的频域特征）+BP神经网络”以及“Dropout参数为0时的稀疏自编码器+BP神经网络”两种方法进行对比。为减少随机因素影响，实验重复进行10次，实验结果表2所示。