《表3 多标签分类模型与单标签分类模型分类正确率对比统计表》

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《基于LSTM-RNN的滚动轴承故障多标签分类方法》

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多标签分类方法正确率Rm和单标签分类方法正确率Ro统计结果见表3。取9组数据的正确率差值平均值，多标签分类方法比单标签分类方法正确率平均高30.14%。利用多标签分类方法对由3种特征提取方法得到的特征向量进行分类，正确率均可接近100%。但是如果使用单标签分类方法，基于循环平稳度的分类正确率偏低，原因在于经过循环平稳分析方法解调后得到的循环平稳度信息量相对较少。虽然特征频率相比于其他特征提取方法更加明显，但是训练样本信息量过少不利于分类模型进行学习。