《表1 DBN故障诊断性能》

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《基于对比歧化和深度置信网络的配电网故障类型识别》

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本文使用训练样本训练模型参数，为了消除算法随机性，10次重复实验为1组，对每组实验结果取平均值，6个输出节点a1、b1、c1、a2、b2、c2分别表示A、B、C三相发生单相接地故障和弧光高阻接地故障的概率，以概率最高的点作为故障诊断结果；DBN模型的分类性能如表1所示，其中模型深度有4～7层4种，准确率是10次计算结果的均值，通过计算10次结果的标准差，可以对DBN模型的稳定性进行评估，同时不同深度下的训练时间也为DBN模型的分类效率给出了一个直观的认识。