[发明专利]基于自适应迁移神经网络的半监督机械故障诊断方法在审
| 申请号： | 202010927566.4 | 申请日： | 2020-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN112183581A | 公开（公告）日： | 2021-01-05 |
| 发明（设计）人： | 李巍华;钟琪;陈祝云 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 郑浦娟 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自适应迁移神经网络的半监督机械故障诊断方法，包括首先获得多个由源域故障训练样本及其对应标签构成的源域故障数据集和由不带标签的目标域故障数据构成的目标域故障数据集，目标域故障数据分为目标域故障训练样本和目标域故障测试数据；然后归一化这些数据；构建自适应迁移神经网络诊断模型，利用源域故障数据集监督训练模型和构造分类器损失函数，并构造分类器判别损失函数和利用目标域故障训练样本来对抗训练特征提取器和分类器；将目标域故障测试数据输入到训练好的模型中，输出的两个概率值求和平均，得到最终的分类诊断结果。本发明可以提高对目标域故障数据的判别能力，有效改进实际变工况下的智能故障诊断任务。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 迁移 神经网络 监督 机械 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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