《表3 真实数据实验模型设置》

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《面向卫星电源系统的一种新颖异常检测方法》

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为了检验RFAE模型使用DF损失函数具有提取代表性特征的能力，将RFAE和SAE进行了对比试验。表3给出了SAE和RFAE模型的结构和损失函数。二者的网络结构相同，包含7个隐藏层，每个隐藏层神经元的数量为[40，20，10，5，10，20，40]；SAE采用普通的神经网络训练算法，每个训练批次的数据从全体训练数据中随机选取，RFAE采用PDTA作为训练算法，每个训练批次的数据来自于同一个分组；SAE采样均方误差MSE作为损失函数，RFAE采用差异函数DF作为损失函数。