《表2 DNN分类器参数对比》
DNN分类器与SVM分类器的运行结果分别如表2以及表3所示。由表2可知,DNN分类器的分类准确率最高可达100%,所用时间为0.78 s;准确率最低为98.25%。由表3可知,相同训练样本与测试样本条件下,SVM分类器的分类准确率也可达到100%,且所用最短时间仅为0.31 s,较DNN分类器有明显减少;最低准确率为98.45%,稍高于DNN分类器;且整体来看准确率波动较DNN分类器更小,达到对应的最高准确率所需训练时间更短。由此可见,SVM分类器对于液压泵的振动信号识别所需时间更短,效果更好。
图表编号 | XD006235400 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.11.25 |
作者 | 袁兵、余佳翰、邹永向 |
绘制单位 | 武汉理工大学物流工程学院、武汉理工大学物流工程学院、武汉理工大学物流工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |