《表5 BP三类故障混淆矩阵》

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《基于改进贝叶斯神经网络的多联机故障诊断策略》

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在BP神经网络模型中，充注过量的诊断率远远低于充注不足和充注适中的诊断率，仅为87.50%，由于多联机系统异常值的影响，干扰了模型对充注过量问题的拟合效果。表5为BP神经网络模型的混淆矩阵，可以看到BP神经网络将充注过量误诊为充注不足的比率高达9.82%，这些异常值为实际运行过程中，外界冲击使得多联机运行工况发生震荡，膨胀阀自行调节开度产生。