《表2 缺陷分类准确率（CNN)》

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《基于卷积神经网络的开关柜故障率预测方法》

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本文采用多层卷积神经网络模型对开关柜设备的故障概率进行了预测。将该模型运算结果与支持向量机（SVM）和反向传播神经网络（BPNN）两种模型的结果进行对比。将故障发生前1个月的数据输入3种模型，得到3种模型对案例的缺陷分类概率，根据缺陷分类概率得出的结果统计缺陷分类准确率，结果表2～4。