《表3 主观评测数据集的精确度》

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《变速器典型制造故障数据集研究》

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数据标签是经过多轮标注核查才得以完成的。此时，还需模拟专业听音工程师单次听音并判断标签的过程。统计该标签的准确度，即可基本得出专业听音工程师单次听音后对已建数据集的标签判断准确度。因此，在完成标签标记后，邀请5位经专业培训的工程师组成的主观评测小组为数据集标签进行评测。首先，将数据打乱；然后，每类随机抽取100个样本，样本间无重叠，由5位工程师通过听声音、观察原始数据和观察色谱图3种方式综合评判，独立完成数据标签的再标记，将主观评测小组的标签和原标签进行对比分析；最终形成原标签的人为主观识别准确度，如表3所示，5位小组成员对6类数据的评判准确度平均为94.46%。可以看出:本文建立的数据集与真实情况较为相符，这也为使用深层神经网络进行分类识别奠定了基础。