研究文章
新状态识别方法对旋转机械可变负荷条件下基于混合熵特性和联合分布适应
表4
诊断病例1 - 5的结果通过使用JDA-KNN,然而,SVM和射频。
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JDA-KNN |
然而,(%) |
支持向量机(%) |
射频(%) |
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K |
精度(%) |
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| 案例1 |
110年 |
18 |
99.17 |
88.75 |
84.58 |
95.21 |
| 案例2 |
50 |
20. |
98.12 |
92.50 |
91.25 |
97.50 |
| 案例3 |
50 |
20. |
98.06 |
92.78 |
91.25 |
95.63 |
| 例4 |
120年 |
20. |
99.58 |
94.06 |
98.85 |
98.54 |
| 例5 |
50 |
20. |
98.06 |
88.96 |
92.29 |
97.08 |
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