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基于LSTM的设备故障在线检测方法;;01;;;;02;;;;03;;;;04;硬件;;;;准确率;鲁棒性：测试模型在不同噪声和干扰条件下的性能表现。;;05;;;准确率（Accuracy）：准确率是评估分类模型性能的常用指标，它表示模型正确分类的样本数占总样本数的比例。在故障检测中，准确率可以反映模型对于正常和故障状态的识别能力。
精确率（Precision）和召回率（Recall）：精确率是指模型预测为正样本的样本中真正为正样本的比例，而召回率是指真正为正样本的样本中被模型预测为正样本的比例。在故障检测中，精确率和召回率可以分别反映模型对于故障状态的准确识别能力和对于所有故障状态的覆盖能力。
F1分数（F1Score）：F1分数是精确率和召回率的调和平均数，能够综合考虑模型的精确率和召回率性能。在故障检测中，F1分数可以作为一个综合评估指标，衡量模型的整体性能。
ROC曲线和AUC值：ROC曲线是以假阳性率为横轴、真阳性率为纵轴绘制的曲线图，用于评估模型的分类性能。AUC值则是ROC曲线下的面积，取值范围为0.5到1之间，越接近1表示模型性能越好。在故障检测中，ROC曲线和AUC值可以帮助我们判断模型在不同阈值下的分类效果以及模型的鲁棒性。;06;;;THANKS
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