《表1 部分训练样本特征值归一化结果》
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《GA-ACO优化BP神经网络在行星齿轮箱故障诊断中的应用》
从图6中可知,小波变换能够有效地去除噪声信号,同时保留有用的尖峰和突变信号,故本文中采用小波变换对训练样本进行降噪处理,同时提取训练样本的特征值。为了进一步提高模型的收敛速度和精度,需要对上述特征值进行归一化处理,处理后的训练样本和测试样本分别如表1和表2所示。
图表编号 | XD00202486200 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2021.03.15 |
作者 | 高畅、于忠清、周强 |
绘制单位 | 青岛大学数据科学与软件工程学院、青岛大学数据科学与软件工程学院、青岛大学数据科学与软件工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |