《表3 16维特征向量所对应的前10特征值的贡献率》

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《基于GA-BP的船舶同步发电机定转子绕组匝间短路故障诊断研究》

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一相电流信号经4层小波包分解重构后生成16维特征向量，三相电流信号将总共生成48维特征向量。由于特征向量维数较大，易对BP神经网络的训练诊断产生影响，因此利用PCA对小波包分解重构后的每相电流的特征向量进行降维，从16维特征向量中提取最有价值的特征向量汇总组合成神经网络的输入样本，以此达到改善神经网络诊断能力的目的。16维特征向量所对应的特征值的贡献率如表3所示，表中按照从大到小排列，排名越靠后贡献率越小，因此仅展示前10特征值的贡献率情况。