[发明专利]基于异构域自适应迁移学习的刀具磨损状态智能识别方法

摘要

公开了一种基于异构域自适应迁移学习的刀具磨损状态智能识别方法，它包括以下步骤：构建基于异构域自适应迁移学习的刀具磨损状态识别系统；根据几种刀具的不同磨损曲线获取源域数据S及一个目标域数据T，并对数据进行特征提取及特征降维；构建MMD矩阵M，并初始化参数及最大迭代次数；初始化FWELM随机输入权重并计算其隐含层输出矩阵H；利用DST‑FWELM计算重构输出权重；计算重构后的刀具磨损源域数据S′及目标域数据T′；利用重构的源域数据训练自适应FWELM分类模型；利用自适应FWELM分类模型更新目标伪标签及及条件矩阵Mk；以及达到最大迭代次数后，利用最终的自适应FWELM分类模型对刀具磨损状态进行预测。