对抗迁移学习相关论文
聚酯纤维聚合过程是一个化学工艺复杂、生产设备多样的复杂流程工业过程,对其中的关键指标进行实时状态监控和数据分析有利于保障......
针对轴承故障诊断中数据标签获取困难、变工况诊断准确率低下、模型诊断泛化能力弱等问题,提出了一种无监督对抗迁移学习轴承故障......
近年来,国家司法改革不断深化,随着司法机构数字化程度不断提高,法律文本数据信息出现了指数级的急速增长,海量司法文书的高效分析......
为解决故障诊断中标签不足的问题,该文以滚动轴承作为对象提出一种改进的对抗迁移学习模型。该模型通过一维卷积结构提取时间信号......
命名实体识别(NER)是自然语言处理的核心应用任务之一。传统和深度命名实体识别方法严重依赖于大量具有相同分布的标注训练数据,模......
针对传统的织物缺陷检测算法普适性不足的问题,提出一种基于改进DANN网络的织物缺陷检测算法。分析了对抗迁移学习领域的DANN网络......
多样性的化工产品市场需求,导致多工况过程特性普遍存在于化工生产过程中。多工况过程特性对模型性能的影响愈加不容忽视,特别是大......