《表5 测试结果Tab.5 Test results》

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《单类学习下基于VSAPSO-BP的掘进机异常检测方法》

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将训练完成的神经网络用测试样本进行测试，结果如表5所示。由于健康数据与故障数据的特征都比较明显，因此识别率均较高。故障临界数据的特征比较模糊，因此识别率相对较低。测试结果表明，笔者建立的VSAPSO-BP神经网络对数据的识别准确率较高且平均误差较小，分类性能优于PSO-BP神经网络和APSO-BP神经网络。