Un clasificador específico de dominio de destino con transferencia parcial de peso de red adversaria para el diagnóstico de fallas en rodamientos
Autores: Bai, Yin; Hu, Xiangdong; Zheng, Kai; Chen, Yunnong; Tang, Yi
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Un clasificador específico de dominio de destino con transferencia parcial de peso de red adversaria para el diagnóstico de fallas en rodamientos
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Categorías de fallo
Aprendizaje por transferencia
Escenario diagnóstico
Red neuronal convolucional
Red adversaria
Red neuronal profunda
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 21
Citaciones: Sin citaciones
En aplicaciones industriales reales, las categorías de falla de equipos prácticos suelen ser un subconjunto de las categorías de falla en condiciones de laboratorio. Debido a las estrictas restricciones, el aprendizaje parcial por transferencia puede abordar un escenario de diagnóstico más práctico. Por lo tanto, este documento propone un peso de clasificador específico del dominio objetivo mediante una red adversaria de transferencia parcial.
Descripción
En aplicaciones industriales reales, las categorías de falla de equipos prácticos suelen ser un subconjunto de las categorías de falla en condiciones de laboratorio. Debido a las estrictas restricciones, el aprendizaje parcial por transferencia puede abordar un escenario de diagnóstico más práctico. Por lo tanto, este documento propone un peso de clasificador específico del dominio objetivo mediante una red adversaria de transferencia parcial.