《表2 算法模型准确率对比》

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《基于BI-LSTM的小样本滚动轴承故障诊断方法研究》

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在不同样本数下计算了本文模型与传统LSTM模型的准确率，结果如表2所示。由表2可知，在不同样本数下本文模型的准确率都远远高于普通的LSTM，并且传统LSTM模型在500个样本下的准确率仍不如本文模型在100个样本点下的准确率，即本文模型仅用传统模型1/5的样本就能得到比传统模型更好的结果。本文的模型仅需要500个样本就能精确识别每个故障（准确率100%），而传统模型在500个样本时只有69.2%的准确率，相同样本数下准确度提高了30.8%，这验证了本文模型的优越性，证明其在较少的样本数下也能具有良好的分类效果。