Finally, the kNN classiﬁer is used

Finally, the kNN classiﬁer is used to recognize the different conditions of the rolling bearings. Theeffectivenessofthe proposedCMFDE-mRMR-kNN methodisveriﬁedbyanalyzingthe standard experimental dataset. The experimental results show that the proposed fault diagnosis method can effectively classify the conditions of rolling bearings.

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最后，k近邻CLASSI网络呃用于识别滚动轴承的不同的条件。Theeffectivenessofthe proposedCMFDE-MRMR-KNN methodisveri网络edbyanalyzingthe标准的实验数据集。实验结果表明，该故障诊断方法能有效地分类，滚动轴承的条件。

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最后，使用kNN分类器识别滚动轴承的不同条件。通过分析标准实验数据集，验证了所提出的CMFDE-mRMR-kNN方法的有效性。实验结果表明，该方法的故障诊断方法能有效地对滚动轴承的状况进行分类。

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最后，用kNN分类法识别滚动轴承的不同状态。通过对标准实验数据集的分析，验证了所提出的cmfde-mr-kNN方法的有效性。实验结果表明，提出的故障诊断方法能有效地对滚动轴承的状态进行分类。

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