《表4 三组训练样本的详细信息》

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《一种用于轴承故障诊断的迁移学习模型》

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为进一步验证本文方法的优越性，比较4种迁移学习模型在小样本情况下的性能，设置了3组不同容量的训练样本，如表4所示。对4种工况下的12个案例组合进行研究，训练和测试方法与上述相同。结果如表5所示，在相同样本容量下比较，SAE+Softmax+HKL诊断网络在12个案例中的诊断精度都是最高的，相较于FTNN，平均提升2.29%，其中提升最大的达到10.46%，最小有0.19%。