《表3 各超参数优化方法的性能比较》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《近邻成分分析和k近邻学习融合的变压器不平衡样本故障诊断》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

若采用传统的网格搜索方法，即彻底遍历参数值组合的有限集评估目标函数值，其性能比较如表3所示。结果表明，经过贝叶斯优化算法优化的超参数训练的模型，其测试集故障分类准确率略低于网格搜索的结果，但明显高于未经优化前的准确率，说明BOA算法可以有效地优化本文模型的超参数，且效果达到预期。同时，贝叶斯优化算法的计算时间成本相较网格搜索约降低了19.32 s，效果明显。