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混合距离导向对抗网络在不同工况下的智能故障诊断( Hybrid Distance-Guided Adversarial Network for Intelligent Fault Diagnosis under Different Working Conditions )
B Han X Zhang J Wang Z An G Zhang
深度学习，特别是迁移学习，在智能故障诊断方面取得了大量非凡的成就。在实际情况下，由于工作条件的复杂多变，数据移位问题是不可避免的。忽视这一问题可能会导致诊断准确性的显著下降。因此，域距离仅在一个度量空间中测量，域对齐的结果可能不理想。针对这一问题，本文提出了一种新的迁移学习方法&混合距离引导对抗性网络(HDAN)。具体来说，HDAN包含两个部分：由卷积神经网络组成的特征提取器和共享分类器。该方法利用Wasserstein距离和多核最大平均偏差来度量不同度量空间中的域距离，以提高域对齐的结果。最后两个隐层的域距离最小化，以提高域不变特征提取的效率。通过两个实验验证了该方法的优越性。两个实验的结果表明，所提出的HDAN能够在不同领域实现更好的同类特征聚类性能。
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