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一种用于主轴轴承故障诊断的深度卷积动态对抗迁移网络 被引量：7
1
作者 李霁蒲 黄如意 +3 位作者 陈祝云 廖奕校 夏景演 李巍华 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第2期446-453,共8页
迁移学习智能故障诊断方法已经成为了机械设备故障诊断领域的一个研究热点。然而,大多数相关方法在迁移学习过程中未能合理地评估源域样本和目标域样本的相似性,且数据分布的差异会造成迁移诊断的结果不同。针对此问题,提出深度卷积动... 迁移学习智能故障诊断方法已经成为了机械设备故障诊断领域的一个研究热点。然而,大多数相关方法在迁移学习过程中未能合理地评估源域样本和目标域样本的相似性,且数据分布的差异会造成迁移诊断的结果不同。针对此问题,提出深度卷积动态对抗迁移网络用于主轴轴承智能故障诊断。该网络首先利用一维卷积神经网络从处理过的振动信号中自动提取特征集,然后利用动态对抗学习策略动态地调整条件分布和边缘分布在迁移学习过程中的重要程度,有效地提高迁移诊断的精度。通过数控机床主轴轴承故障诊断实验,验证了所提方法的有效性。实验结果表明,所提方法能够有效挖掘故障特征信息,实现不同工况之间的知识迁移,具有较好的应用价值。 展开更多
关键词 智能诊断 轴承 深度学习 迁移学习 动态对抗
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基于迁移学习的刀具剩余寿命预测方法 被引量：15
2
作者 蔡伟立 胡小锋 刘梦湘 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期1541-1549,共9页
在新加工工艺条件下,针对历史工艺条件下的刀具剩余寿命预测模型失效,且新工艺条件下缺乏足够的训练样本构建新预测模型的问题,提出一种基于动态对抗域适应的迁移学习方法,以快速构建新工艺条件下的刀具剩余寿命预测模型。首先,利用历... 在新加工工艺条件下,针对历史工艺条件下的刀具剩余寿命预测模型失效,且新工艺条件下缺乏足够的训练样本构建新预测模型的问题,提出一种基于动态对抗域适应的迁移学习方法,以快速构建新工艺条件下的刀具剩余寿命预测模型。首先,利用历史工艺条件下带寿命标签的过程监控数据样本,预训练源域的刀具剩余寿命预测模型。其次,通过对抗域适应训练,利用新工艺条件下的少量目标域样本,对源域预训练得到的预测模型进行部分模型参数的调整。利用调整后的模型进行新工艺条件下的刀具剩余寿命预测。最后,更新目标域样本,重复进行对抗域适应训练与预测操作,直至结束。以轮槽铣刀的加工为例,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 刀具剩余寿命预测 加工过程监控 迁移学习 长短时记忆网络 动态对抗域适应 轮槽铣刀
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运动想象脑电信号的跨被试动态多域对抗学习方法
3
作者 曹铉 罗天健 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期645-653,共9页
解码运动想象脑电(EEG)信号是构造脑机接口(BCI)的关键技术之一。然而,脑电样本采集成本高、个体差异大,且信号具有时变性强、低信噪比等特点,构建跨被试模式识别方法成为了研究的关键。为此,提出一种跨被试动态多域对抗学习方法。首先... 解码运动想象脑电(EEG)信号是构造脑机接口(BCI)的关键技术之一。然而,脑电样本采集成本高、个体差异大,且信号具有时变性强、低信噪比等特点,构建跨被试模式识别方法成为了研究的关键。为此,提出一种跨被试动态多域对抗学习方法。首先采用样本协方差对齐和全局域鉴别器适应样本集边缘分布,随后采用多个类别子域鉴别器适应样本集条件分布,并自适应学习多域鉴别器的对抗系数。基于动态多域对抗学习策略,所提出的动态多域对抗网络(DMDAN)模型可学习到被试域间有泛化能力的深度特征。在BCI Competition IV 2A和2B公开数据集上的实验结果表明,DMDAN模型提高了跨被试域不变特征的学习能力,与现有对抗学习方法DRDA(Deep Representation Domain Adaptation)相比,在数据集2A和数据集2B上的平均分类准确率分别提高了1.80和2.52个百分点。可见,所提出的DMDAN模型提升了跨被试运动想象脑电信号解码性能,在不同数据集上具有不错的泛化性。 展开更多
关键词 动态对抗学习 运动想象 脑电信号 域适应 协方差矩阵对齐
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基于多源域深度域自适应的脑力负荷识别 被引量：1
4
作者 陈长德 陈兰岚 张效艇 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期744-753,共10页
为了解决脑力负荷识别模型在跨被试场景下泛化性能差的问题,本文构建了基于多源域深度域自适应的脑力负荷识别模型。使用预处理后的脑电和心电信号,首先通过基于最大均值差异的源域优选算法筛选出与目标域被试数据分布相近的源域被试集... 为了解决脑力负荷识别模型在跨被试场景下泛化性能差的问题,本文构建了基于多源域深度域自适应的脑力负荷识别模型。使用预处理后的脑电和心电信号,首先通过基于最大均值差异的源域优选算法筛选出与目标域被试数据分布相近的源域被试集合;然后引入动态对抗域自适应网络,以对抗训练的形式同时适配源域和目标域数据的边缘分布与条件分布;最后采用集成学习策略对不同源域训练出的模型分类结果进行投票集成,以提高脑力负荷识别的准确性和稳定性。实验结果表明,该模型在WAUC数据集的跨被试脑力负荷识别任务中具有较好的识别准确率和鲁棒性。 展开更多
关键词 脑力负荷 生理信号 多源域选择 动态对抗域自适应网络 集成学习
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基于深度迁移学习的跨库语音情感识别
5
作者 李晓坤 李洪亮 《通信技术》 2021年第4期848-852,共5页
语音是信息传递的载体。情感作为语音携带的一种突出的信息,左右了语言的释义。在对现有语音情感识别方法进行研究的基础上,提出一个深度迁移网络——基于注意力机制的长短时动态对抗适配网络(Attention-based LSTM Dynamic Adversarial... 语音是信息传递的载体。情感作为语音携带的一种突出的信息,左右了语言的释义。在对现有语音情感识别方法进行研究的基础上,提出一个深度迁移网络——基于注意力机制的长短时动态对抗适配网络(Attention-based LSTM Dynamic Adversarial Adaptation Networks,LSTM-TF-at-DAAN)进行跨库语音情感识别。在语音情感识别领域广泛使用的eNTERFACE语音库和EMO-DB语音库上进行实验,并将实验结果与采用一般迁移学习方法的实验结果进行对比,发现LSTM-TF-at-DAAN提升了5.37%的识别准确率,为深度迁移学习应用于跨库语音情感识别提供了可行性证明。 展开更多
关键词 语音情感识别 深度迁移学习 类别不平衡库 长短时注意力机制 动态对抗适配
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基于动态卷积的多模态脑MR图像生成
6
作者 孙君顶 杨鸿章 +2 位作者 闫艺丹 毋小省 唐朝生 《计算机系统应用》 2022年第8期305-313,共9页
近年来,通过自动生成方法获取多模态MR图像得到了广泛研究,但仍难以通过一种模态直接生成其他各类模态的图像.针对该问题,本文提出了动态生成对抗网络.新模型通过将生成对抗网络与动态卷积相结合,同时加入任务标签这一条件,实现从一种M... 近年来,通过自动生成方法获取多模态MR图像得到了广泛研究,但仍难以通过一种模态直接生成其他各类模态的图像.针对该问题,本文提出了动态生成对抗网络.新模型通过将生成对抗网络与动态卷积相结合,同时加入任务标签这一条件,实现从一种MR模态同时生成其他3种MR模态.同时为了提高图像生成质量,进一步提出了多尺度判别策略,通过融合多个尺度来提升判别效果.基于BRATS19数据集进行生成验证,实验结果表明,新方法不但可以同时生成多种模态的数据,而且提高了生成图像的质量. 展开更多
关键词 图像生成 多模态 动态卷积 动态生成对抗网络 多尺度判别器 深度学习 生成对抗网络
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