《表1 故障样本训练集：基于神经网络的水电站智能维护方法研究》

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《基于神经网络的水电站智能维护方法研究》

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通过传感器监测到水轮电机组的振动基频、振动高频、系统振频、振动—转速相关性、振动—引水流量相关性作为神经网络的特征向量输入网络进行迭代，并进行归一化处理。训练样本及测试集见表1、表2。