《表5 四种故障诊断算法分类结果比较》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
将DBN与GRA、SVM、BPNN进行对比，分别计算四种方法各自10次实验的平均诊断准确率以及相应的标准差，结果如表5所示。
| 图表编号 | XD0090291000 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2019.06.01 |
| 作者 | 贺思艳、刘亚、田新诚 |
| 绘制单位 | 山东电子职业技术学院智能制造工程系、山东大学控制科学与工程学院、山东大学控制科学与工程学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表3 故障诊断结果比较（分类精度）》2021.02.01
- 《表5 故障轴承分类结果：机械故障数值模拟驱动的生成式对抗网络及智能诊断原理》2021.03.20
- 《表3 故障诊断分类结果：基于数据驱动的设备电路板无图纸故障诊断》2020.08.25
- 《表6 变量状态分类：改进免疫遗传算法的篦冷机二次风温故障诊断》2020.07.01
- 《表5 不同故障诊断模型的分类结果对比》2020.08.01
- 《表3 人工智能算法故障诊断结果》2020.06.25
- 《表3 故障诊断结果：基于改进神经网络算法的互感器在线监测和故障诊断技术》2020.06.10
- 《表1 四种故障诊断正确率》2020.03.25
- 《表1 故障诊断模型结果：改进的遗传算法在汽车故障诊断中的应用》2020.01.25
- 《表1 四种算法的准确率：基于人工蜂群算法优化支持向量机的变压器故障诊断》2020.01.18
- 《表5 故障诊断结果：基于关联算法的输变电设备缺陷预警研究》2019.09.25
- 《表4 故障2诊断结果：基于改进深度森林算法的风电机组故障诊断技术研究》2019.11.20
- 《表3 故障1诊断结果：基于改进深度森林算法的风电机组故障诊断技术研究》2019.11.20
- 《表4 各算法故障诊断结果》2019.06.01
- 《表3 四种算法的平均分类结果 (%)》2019.04.05
- 《表6 故障诊断结果：基于改进果蝇优化算法优化SVM的模拟电路故障诊断》2019.05.01
- 《表5 故障样本分类统计：基于递归二分类法的电力机车四象限输入过流故障诊断研究》2019.03.10
- 《表2 分类器的比较结果：应用深度自编码网络和XGBoost的风电机组发电机故障诊断》2019.01.10
- 《表5 基于DBNs的故障诊断实验数据分类》2018.11.10
- 《表5 故障诊断案例：基于蝙蝠算法优化最小二乘双支持向量机的变压器故障诊断》2018.11.30