【摘 要】
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针对传统的故障诊断方法在装备故障诊断中带来的准确率低问题,提出了一种基于小波变换(WT)和深度置信网络(DBN)的通信控制设备故障诊断方法。该方法通过采集样本故障数据、分
【基金项目】
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电子信息装备远程维护保障技术基金项目资助(41404030102)
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针对传统的故障诊断方法在装备故障诊断中带来的准确率低问题,提出了一种基于小波变换(WT)和深度置信网络(DBN)的通信控制设备故障诊断方法。该方法通过采集样本故障数据、分析处理故障数据、输入神经网络进行学习、对测试数据进行识别等步骤对通信控制设备进行故障诊断,并与支持向量机(SVM)、k类临近法(KNN)和BP神经网络等传统故障诊断方法进行比较。仿真实验结果表明,提出的方案识别准确率达到93%,与传统方法相比具有更高的准确率,表现更好。
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