《表3 模型准确性的交叉验证结果Tab.3 Cross validation results of model accuracy》

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《基于EOVW指数和C&RT决策树的逆变过流故障诊断研究及应用》

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注:正确百分比——模型预测结果与专家判别结果的一致率；总计百分比——模型预测结果数占总样本数的比例。

针对以上训练样本所得模型，通过10次重复随机抽样分割样本，利用交叉验证的思想训练诊断模型，得到关于测试样本的诊断效果，具体如表3所示。可以发现，利用模型对178个故障信号样本（6类故障原因）进行诊断验证，其综合诊断一致率可达92%。其中，模块故障、速度信号丢失等故障原因诊断的一致率均在90%以上。显然，结合EOVW指数的C&RT决策树故障诊断模型具有良好的诊断达成效果，可以很好地用于智能化故障诊断过程。