《表1 MFR波形库信息表Tab.1 MFR waveform database information》

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《栈式降噪自编码器在波形单元识别中的应用》

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为提取稳健优异的特征，针对SDAE网络深度对其性能的影响进行分析.实验按照表1所示的波形库信息进行样本扩充，每个内嵌脉冲列扩充为100个脉冲描述，共生成2 100个脉冲数据.对这些脉冲样本随机排序，选取前200个作为训练样本，对后1 900个脉冲样本参数加入5%的EDL，作为测试样本.由于训练样本数据量不大，为提高收敛效率，进行分批处理，Batch_Size=100即将训练样本分为8批处理，每批100个.选取sigmoid为激活函数，Adam为SDAE优化方法，令权重衰减系数λ=1×10-4，初始学习速率η=5×10-3，迭代200次，并在迭代过程中逐步减小学习速率ηnext loop=η×0.96.选取径向基RBF作为SVM的核函数，设定SVM惩罚因子C=10，核函数宽度g=2.对训练样本进行加噪处理，对输入数据和隐含层神经元分别加入α=5%、β=1%的EDL.