《表7 各算法识别率/%:源域多样本集成GFK的不同工况下滚动轴承寿命状态识别》
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《源域多样本集成GFK的不同工况下滚动轴承寿命状态识别》
为具体说明本文方法在不同工况下较SVM、KNN的识别优势,设置训练样本数9个,测试样本数为120个,以1500r/min为训练集,1000和2000r/min为测试集,计算T1,T2和T3三种寿命状态的平均识别率及总平均识别率,结果如表7所示。
图表编号 | XD00178472100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.06.01 |
作者 | 陈仁祥、陈思杨、胡小林、董绍江、黄鑫、朱炬锟 |
绘制单位 | 重庆交通大学机电与车辆工程学院、重庆大学机械传动国家重点实验室、重庆交通大学机电与车辆工程学院、重庆工业大数据创新中心有限公司、重庆交通大学机电与车辆工程学院、重庆交通大学机电与车辆工程学院、重庆交通大学机电与车辆工程学院 |
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