[发明专利]一种基于Wasserstein距离的深度对抗迁移网络的故障诊断方法有效
| 申请号： | 201910938448.0 | 申请日： | 2019-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN110907176B | 公开（公告）日： | 2021-02-02 |
| 发明（设计）人： | 徐娟;黄经坤;周龙;史永方;徐鹏飞 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045;G06K9/62 |
| 代理公司： | 合肥和瑞知识产权代理事务所(普通合伙) 34118 | 代理人： | 王挺 |
| 地址： | 230009 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Wasserstein距离的深度对抗迁移网络的故障诊断方法，通过Wasserstein距离在特征空间中度量两个领域的特征分布的距离，并进行特征分布的适配，降低两个领域的差异，学习领域无关特征以训练一个有效的分类器，负责将领域无关的特征映射到类别空间，完成分类任务，解决目标域中没有带标签的振动数据的无监督迁移学习问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 wasserstein 距离 深度 对抗 迁移 网络 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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