《表2 数据增强训练集与常规数据训练集对比》

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《基于深度神经网络的提升机轴承故障诊断研究》

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实验使用Python语言在Google公司的TensorFlow深度学习框架下，使用Keras架构，开发工具为Pycharm。所用的PC配置为8 GB内存，显卡型号为NVIDIA1050Ti，显卡内存为6 GB。由于神经网络权值的初始化是随机的，为了保证实验的可靠性，重复20次实验求平均值。结果如表2所示：表中loss和acc分别表示主分类器神经网络训练20次后的训练集误差以及故障诊断类型准确率，val＿loss和val＿acc对应的则是训练过程中验证集的损失率以及准确率。