《表6 不同方法的识别效果》
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《基于多源信号输入卷积神经网络的高压开关故障诊断方法》
将本文方法与以下传统的机器学习方法进行比较:方法一采用K-S检验方法提取出声信号的特征,然后将其输入WSVM中;方法二获取线圈电流信号的时间和幅度,并用KNN对其进行分类(k=10)。利用本文研究中的样本,上述方法的准确度见表6。在这三种方法中,本文所提出的方法具有最高的准确度。
图表编号 | XD00192697100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2021.02.10 |
作者 | 林翔宇、王晓明、彭博雅 |
绘制单位 | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |