要進一步提高對稱性故障（LLL和LLLG）的分類準確率，可以考慮以下幾個策略：
數據增強：通過生成更多的訓練樣本來增強模型的學習能力。可以使用數據增強技術，如隨機噪聲添加、故障類型的隨機變化等，來擴大訓練數據集，特別是針對對稱性故障的樣本。
改進特徵提取：利用更高效的特徵提取方法來捕捉故障信號的特徵。例如，可以考慮使用小波變換或傅里葉變換來提取故障信號的頻域特徵，這可能有助於提高對稱性故障的識別能力。
模型架構調整：可以考慮使用更深層的神經網絡架構或集成學習方法，將多個模型的預測結果進行融合，以提高分類的準確性。特別是針對對稱性故障的特定特徵，設計專門的子網絡進行學習。
超參數優化：通過系統地調整模型的超參數（如學習率、批量大小等），來尋找最佳的模型配置，從而提高分類性能。
使用解釋性算法：利用GNNExplainer等解釋性算法來識別對稱性故障的關鍵特徵，進而針對這些特徵進行模型的優化和調整。