《表2 不同信噪比下的分类性能(%)》

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《基于深度前馈网络的电能质量复合扰动识别》

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训练次数为3 000次，重复实验30次时，得到验证集上扰动识别的平均结果如表2所示。由表2可知，当信噪比大于或等于30 d B时，分类准确率均高于99%；当信噪比为20 d B时，分类准确率有所降低，但仍达到了97.36%。这表明了提出的三层DFN扰动分类器在不同的信噪比水平下，均具有很高的识别准确率，因此具有识别精度高，抗噪性能好的优点。