研究文章
Multisensor-Based重型机器故障识别使用稀疏Autoencoder-Based特性融合和深度信念基于网络的整体学习
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| 输入 |
分类器 |
总精度 |
方差 |
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| Six-node压缩特性 |
提出整体学习DBN-based(贝叶斯权重) |
97.02% |
0.65 |
| 整体学习DBN-based(赢家通吃) |
93.06% |
1.35 |
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| Six-node压缩功能(连接) |
单一的有线电视新闻网 |
88.76% |
8.74 |
| 单一的DBN |
86.31% |
7.81 |
| 单一的摘要 |
86.97% |
5.93 |
| 单一的支持向量机 |
87.79% |
8.85 |
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