《表3 SVM模型的诊断结果》

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《基于噪声信号分析和HMM-SVM混合模型的乏燃料剪切机故障诊断研究》

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采用上述方法运用上文中选取的训练样本集对HMM-SVM混合模型进行训练，然后对测试样本集的样本进行诊断，结果如表1所示。采用与上述HMM-SVM混合模型完全相同的参数设置和初始值，分别建立独立的HMM及SVM模型。采用同样的训练样本、测试样本进行训练和诊断测试，结果如表2、表3所示。3种模型对4类测试样本诊断的准确率如表4所示。