《表1 MOV原始数据：基于主成分分析和反向传播神经网络相结合的金属氧化物压敏电阻故障诊断分析》

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《基于主成分分析和反向传播神经网络相结合的金属氧化物压敏电阻故障诊断分析》

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根据2.1节分析，MOV原始数据见表1。表1中9个MOV故障诊断指标间存在信息重叠，直接利用反向传播神经网络进行故障诊断，不但诊断结果准备率较低，而且运算量较大，模型运行时间较长。PCA方法即可以提取上述9个指标间的特征量，组成新的指标，从而降低指标间的相关性，实现降低维度，减少运算量，提高诊断准确率。