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摘要
针对传统深度信念网络（DBN）存在的分类精度不高、训练速度较慢、仅适用于一维信号等不足，将DBN结合TUCKER分解，提出一种新的故障识别方法。该方法首先利用TUCKER分解大幅度压缩数据，提取其核心张量作为故障特征，然后将核心张量输入到DBN分类器中进行训练和识别。将该方法与传统的DBN故障识别方法进行对比研究，在采集的120个样本中，选择30个样本进行故障识别测试实验。结果表明：使用TUCKER-DBN识别方法的识别率为93%，较传统的DBN故障识别方法的识别率更高；并且使用TUCKER-DBN识别方法的训练时间比传统DBN故障识别方法所用的时间更短。
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