《表3 10次重复试验准确性Tab.3 Accuracies of 10 times of repeated experiments》

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《长短时记忆网络在电机故障诊断中的应用研究》

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从表2可以看出，LSTM神经网络根据连接的隐层单元从数据中自动提取时间信息，可以更好地捕获故障特征，从而有利于分类。堆栈稀疏自编码器（stacked sparse autoencoder，SSAE）对原始数据直接提取故障特征并分类，其准确率不高。除此之外，传统BP神经网络易出现局部极小等问题，准确率也相对较低。10次重复试验准确性如表3所示。