《表2 模型对比结果：基于1D-CNN的采煤机摇臂齿轮故障诊断》

  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

《基于1D-CNN的采煤机摇臂齿轮故障诊断》

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

为了更加直观地体现齿轮各状态在网络每一层的分类效果，利用当前主流的流行学习算法t-SNE将2个最大池化层、1个平均池化层和全连接层输出的高维特征映射到二维特征，并将其进行可视化，降维可视化结果如图5所示。其中，不同的颜色和数字代表不同的轴承故障类别，横、纵坐标X和Y分别代表2个不同的维度。