为了提高复杂工业系统故障诊断的正确性,提出将核主成分分析(KPCA)和栈式降噪自编码(SDAE)相结合的模型。为了进一步提高KPCA-SDAE模型的准确率及收敛速度,对模型超参数激活函数、优化算法进行了研究。通过比较不同超参数函数对模型的故障诊断效果和程序运行时间的影响,选取出合适的KPCA-SDAE算法设置参数,并通过TE过程实验验证了合适的激活函数和优化算法能够有效地提高神经网络模型的准确性和收敛速度。
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