【摘 要】
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针对目标域标记数据少导致迁移模型泛化能力差的问题,提出基于伪标签的半监督迁移学习模型WSTLPL.卷积神经网络用于学习原始振动数据的可迁移特征,用源域数据预训练网络;利用该网络预测目标域数据类别,将分类概率最大的类标签作为数据的伪标签.根据域自适应和伪标签学习的正则化项,对神经网络的参数施加约束,以减少学习到的可迁移特征的分布差异.结果表明:与现有诊断模型相比,该迁移模型的准确率更高.
【机 构】
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太原科技大学电子信息工程学院,山西太原030024;阳泉市区域创新促进中心,山西阳泉045000;太原科技大学电子信息工程学院,山西太原030024
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针对目标域标记数据少导致迁移模型泛化能力差的问题,提出基于伪标签的半监督迁移学习模型WSTLPL.卷积神经网络用于学习原始振动数据的可迁移特征,用源域数据预训练网络;利用该网络预测目标域数据类别,将分类概率最大的类标签作为数据的伪标签.根据域自适应和伪标签学习的正则化项,对神经网络的参数施加约束,以减少学习到的可迁移特征的分布差异.结果表明:与现有诊断模型相比,该迁移模型的准确率更高.
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