《表2 PNN基于输入特征的识别率》

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《改进的HHT变换在光纤振动模式识别中的应用》

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3) 选用PNN实现四类典型振动信号的识别与分类。PNN是一种前馈型神经网络，是径向基神经网络的拓展，在模式识别领域已得到广泛应用[9]。实验中每类事件各采集80组样本，随机选取其中60组作为训练样本，20组作为测试样本。为了证明本文特征构造的有效性，选取文献[7]提出的基于EEMD分解构造的能量熵EE及峭度EK进行对比。PNN分类器对不同输入特征参量的识别率如表2所示。