BP神经网络用于TE数据故障诊断分类(python)

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压缩包中包含代码和所需数据,此代码实现了TE数据故障1测试集的正确分类,正确率99.9%。开发环境为jupyter lab。

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红星照我去赚钱 非常感谢作者提供的代码!代码结构清晰,层次分明,大大的赞!只是我对于两个地方比较疑惑,1.在测试集的选取上,只选了abnormal_test,且这个abnormal_test的长度与y_test的长度不一致,导致程序在预测的时候报错;2.为什么程序只选用了1-22和41之后的变量呢?这点有点不理解。
2020-04-30
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感谢您的支持。首先对于您的第一个问题,abnormal_test里面有正常数据和故障数据,而训练集是正常数据和故障数据分开的,所以测试时只选取了abnormal——test,还有您说的长度不一样这个问题我不清楚,他们的长度应该都是960行的,是不是您在运行时修改了某部分代码,您在仔细看一下。第二个问题这个就和Te数据本身有关系了,您可以了解一下TE过程,这个有很多博客都对TE的具体变量进行了介绍。
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