论文摘要
迁移学习是运用已有知识对不同但相关领域问题进行求解的一种新的机器学习方法,可有效地解决传统机器学习要求训练集和测试集服从独立同分布及需要大量样本进行训练的问题。本文针对迁移学习在预测性维护领域的应用进行了综述,总结了在复杂及变工况条件和小样本条件下基于迁移学习的诊断预测现状,并对迁移学习在预测性维护领域的未来研究方向进行了探讨。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王凯,李元辉
关键词: 迁移学习,变工况,小样本,预测性维护
来源: 中国仪器仪表 2019年12期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 机械工业,自动化技术
单位: 机械工业仪器仪表综合技术经济研究所
基金: “国家重点研发计划”课题编号：2018YFF0214703资助~~
分类号: TP181;TH17
页码: 64-68
总页数: 5
文件大小: 1164K
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