《表2 对正常状态和分合闸机构故障（替换弹簧1）进行训练的识别效果》

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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》

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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。