实验室硕士生陈传良的论文获ieee comcomap 2021最佳论文奖,祝贺!
ieee comcomap 每年最多有5%的合格论文获评最佳论文奖。在2021年,该会议共收录了82篇论文,其中共4篇论文获得2021最佳论文奖。
获奖论文信息:
sample weight-based domain adaptation network for general fault diagnosis
ieee comcomap, 2021
基于机器学习的故障诊断在工业物联网(iiot)中得到了广泛的应用。然而,由于操作条件的变化,训练和测试数据通常来自不同的分布。现有的方法大多需要源域和目标域的标签空间之间的关系的先验知识,如果缺乏先验知识,则会遇到负迁移问题。针对这些问题,提出了一种新的可迁移性加权的通用域自适应网络(twuan)。twuan由加权对抗模块和加权学习模块组成。具体来说,在对抗域自适应网络中嵌入了可迁移性度量,帮助twuan对公共标签空间中的样本进行正确分类,并识别未知类别。在cwru数据集上的实验表明,所提出的twuan能够在不同的环境下消除分布差异,达到满意的诊断精度。