《表3 不同方法训练时间以及训练精度对比》

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《深度学习的光学超精密制造设备状态模式识别》

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统计采用本文方法模式识别光学超精密制造设备状态于设备运行1小时内的深度学习的训练时间以及训练精度，并将本文方法与支持向量机以及HMM对比，对比结果如表3所示。通过表3实验结果可以看出，采用本文方法模式识别光学超精密制造设备状态于设备运行1小时内深度学习训练时间均低于40 ms，训练精度均高于98%；采用支持向量机以及HMM模式识别光学超精密制造设备状态于设备运行1小时内深度学习的训练时间均高于120 ms，训练精度均低于97%，实验结果说明本文方法具有较高的深度学习效率，为制造设备状态的高效模式识别提供基础。