精确度反而不佳。因此会在人工神经网络中加入正规化项及先验知识，以避免过适问题，也让系统的性能更好。一般来说，几种支持向量机及人工神经网络模型（例如反向传播算法及多层感知器）已在一些产业的故障检测和诊断上有不错的成果，这些应用像是变速器、机械部组（也就是轴承)、压缩机、风力发动机及燃气涡轮发动机及钢板等。
针对故障检测和隔离的深度学习技术.随着人工神经网路的研究进展，以及使用复杂层次的深度学习演算法的发明，已经发展了新颖的分类模型来处理故障检测及诊断的任务。大部份的浅学习模式会从