《表4 分类效果对比：基于广义S变换和QPSO-SVM的水电机组振动故障诊断方法》
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《基于广义S变换和QPSO-SVM的水电机组振动故障诊断方法》
从3种算法的分类结果可以看出：QPSO-SVM算法的分类效果最好，准确率达到98.88%（88/89），而PSO-SVM算法的准确率为94.38%(84/89），GA-SVM算法的准确率为97.75%(87/89）。3种算法的分类效果对比如表4所示。
| 图表编号 | XD00140076500 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.02.20 |
| 作者 | 徐永干、冉恒、苟鑫、姜杰、唐昆明、张太勤、沈攀、张承习 |
| 绘制单位 | 重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室、国网重庆江北供电分公司、重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室、重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室、重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室、重庆新世杰电气有限公司、国网合肥供电公司、国网合肥供电公司 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
