领域自适应

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融合环境标签平滑与核范数差异的领域自适应
《计算机应用》2025年第4期1130-1138,共9页丁美荣 卓金鑫 陆玉武 刘庆龙 郎济聪 
国家自然科学基金资助项目(62176162);广东省自然科学基金资助项目(2022A1515140099,2023A1515012875)。
现有的领域自适应方法过于关注源域的细粒度特征学习,从而削弱了相关方法有效推广到目标域的能力,导致这些方法容易在特定的环境中过度拟合,且缺乏对复杂环境的鲁棒性。为了解决上述问题,提出一个融合环境标签平滑与核范数差异(ELSND)...
关键词：领域自适应 迁移学习 图像分类 核范数 对抗学习 
基于无源领域自适应的低光照显著性目标检测
《计算机工程》2025年第4期75-84,共10页李书玮 黄正翔 胡云 刘兴 卢笑 郭畅 吴成中 王耀南 
国家自然科学基金(62007007,62277004);湖南省学位与研究生教学改革研究重点项目(2022JGZD026);湖南省自然科学基金(2023JJ30415,2022JJ30395);江西省重大科技研发专项项目(20232ACC01007,20232ABC03A09);吉安市科技计划“揭榜挂帅”项目(20233TGV06020)。
为了解决低光照条件下校园环境等场景监控摄像头图像质量和监控效果受影响而带来的安全问题,提出一种低光照显著性目标检测(SOD)方法,以提高低光照条件下目标检测能力。针对低光照条件下图像的显著性特征弱化和缺乏大规模标注数据的问题...
关键词：显著性目标检测 低光照场景 无源领域自适应 伪标签 教师-学生网络 集合熵最小化 选择性投票 
结合加权对抗学习的跨域自适应融合诊断方法
《振动工程学报》2025年第4期877-888,共12页佘博 秦奋起 石章松 梁伟阁 王旋 
针对目标域与源域标签空间交叉的跨域诊断,即目标域和源域均存在对方领域没有的样本类型这一典型开放域诊断问题,提出一种结合加权对抗学习的跨域自适应融合诊断方法。利用熵可以表征样本已知类型和未知类型的特性,引入两个结构相同的...
关键词：故障诊断 开放域 跨域 对抗学习 领域自适应 
从仿真到现实的多层级虚实域适应的滚动轴承故障诊断方法
《控制与决策》2025年第3期889-898,共10页刘小峰 金燕 柏林 
国家科技重大专项(J2019-Ⅳ-0001-0068);国家自然科学基金项目(52175077).
针对仿真数据驱动的迁移故障诊断方法中虚实数据域差异过大带来的负迁移问题,提出一种基于虚实域多层级联合适应网络(VDMJAN)的故障仿真到现实诊断方法.采用非规则损伤形态的轴承故障动力学仿真模型,生成测试实体轴承的故障虚拟信号;构...
关键词：滚动轴承 故障仿真建模 领域自适应 迁移诊断 多尺度特征提取 多分类器 
基于领域自适应预训练的黑暗场景下行为识别研究
《集成技术》2025年第1期25-38,共14页许清林 乔宇 王亚立 
国家重点研发计划项目(2022ZD0160505);国家自然科学基金项目(62272450)。
黑暗场景与传统预训练模型所使用的数据之间的域差距导致传统的预训练-微调策略难以达到理想效果,而从头开始的预训练则代价高昂。针对此问题,该研究提出一种领域自适应预训练方法,旨在改善黑暗场景下的行为识别性能。该方法通过融合外...
关键词：黑暗场景 行为识别 迁移学习 领域自适应 
多源领域自适应的往复压缩机在线诊断方法
《石油机械》2025年第2期9-14,共6页段礼祥 张利军 樊晓萱 李兴涛 禹胜阳 
国家自然科学基金项目“基于迁移学习的往复压缩机故障诊断机制及预测预警模型研究”(51674277);中国石油天然气集团有限公司战略合作科技专项“海外长输油气管道灾害监测预警及动力设施诊断技术研究”(ZLZX2020-05-02)。
在线数据的不可预知性导致往复压缩机目前的诊断方法在实际应用中的适应性较差。为此,提出了一种多源领域自适应的往复压缩机在线诊断方法。该方法通过多源领域自适应学习,利用多个源域建立预训练诊断模型并保存模型参数。通过在线迁移...
关键词：往复压缩机 多源领域自适应 迁移学习 诊断模型 数据迁移 
基于领域自适应与注意力机制的电梯安全风险预测
《计算机工程》2025年第2期86-93,共8页张欢 王晨 单景东 仇润鹤 
上海市自然科学基金(20ZR1400700)。
电梯作为特种设备之一,其运行安全风险预测至关重要。当前对于电梯相关的研究多基于电梯部件数据,并且预测方法在变换应用场景的情况下会出现预测精度低、泛化能力差等问题。为此,提出一种基于领域自适应与注意力机制的电梯安全风险预...
关键词：电梯 安全风险预测 注意力机制 对抗领域自适应网络 迁移学习 
基于信息最大化和中心预测分离的无源自适应故障诊断方法
《河北冶金》2025年第2期69-74,共6页林亚团 徐瑛琦 
河北省省级科技计划资助-重大科技成果转化专项(23280101Z)。
故障诊断对于保障机械设备正常工作有着重要的作用,基于人工分析和专家系统的方法已经不能满足智能诊断的需求,深度学习为解决这一难题提供了全新的途径。然而,基于数据驱动的神经网络模型要求训练集(源域)和测试集(目标域)满足相同或...
关键词：轴承 故障诊断 深度学习 信息最大化 中心预测分离 无源 领域自适应 
采用多层次一致性和半监督深度网络的轴承域适应故障诊断方法
《机电工程》2025年第2期267-276,共10页沈建军 于树源 贾峰 蒋昭宇 
国家自然科学基金资助项目(52105085);陕西省重点研发计划项目(2023-YBGY-327)。
在滚动轴承的故障诊断中,深度学习智能故障诊断的成功很大程度上依赖于充足的标记数据;然而,实际的情况是,收集大量标记数据常常面临困难和高昂成本,而大量未标记的数据则未被有效利用。针对这一难题,提出了一种基于多层次一致性半监督...
关键词：轴承智能故障诊断 多层次一致性 半监督深度网络 领域自适应 伪标签 一致性正则化 
基于路径签名的时间序列领域自适应方法
《软件学报》2025年第2期570-589,共20页蔡瑞初 颜嘉文 陈道鑫 李梓健 郝志峰 
科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目(2021ZD0111501);国家优秀青年科学基金(62122022);国家自然科学基金(61876043,61976052,62206064)。
近年来深度学习因其在各个场景下的优异性能而受到越来越多研究者的重视,但是这些方法通常依赖独立同分布假设.领域自适应则是为了缓解分布偏移带来的影响而提出的问题,它利用带标签的源域数据和不带标签的目标域数据能够训练得到在目...
关键词：迁移学习 时间序列领域自适应 路径签名 
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