【摘 要】
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传感器技术是当代信息产业的重要支柱之一,随着物联网技术的不断发展,传感器越来越多地应用到了人们生产生活的各个领域,与之如何有效分析这些数据,充分挖掘传感数据所隐含信息是一个重要的研究课题。基于机器学习和深度学习的时序传感数据分类算法已经得到广泛应用,相比传统方法能更好地提取数据深层次的特征,可以达到更好的识别效果。然而,此类方法往往依赖于大量有标签的训练样本,而这在许多实际情况下是难以获得的。迁移
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传感器技术是当代信息产业的重要支柱之一,随着物联网技术的不断发展,传感器越来越多地应用到了人们生产生活的各个领域,与之如何有效分析这些数据,充分挖掘传感数据所隐含信息是一个重要的研究课题。基于机器学习和深度学习的时序传感数据分类算法已经得到广泛应用,相比传统方法能更好地提取数据深层次的特征,可以达到更好的识别效果。然而,此类方法往往依赖于大量有标签的训练样本,而这在许多实际情况下是难以获得的。迁移学习是机器学习的重要分支,其可借助与目标域相似的源域数据进行知识迁移,因此,将迁移学习应用于传感数据识别中,将有助于缓解单个观测对象数据不足的问题,改善少样本条件下的模型训练效果。此外,许多实际应用对于传感数据识别的实时性与功耗具有较高要求,因此要求尽可能地减小算法的复杂度。基于此,本文提出了一种基于迁移学习的少样本传感数据分类识别方法。该方法在所需识别的目标域传感数据之外,引入数据充足的源域数据进行训练。其模型架构参考联合自适应网络,通过在训练损失函数中加入JMMD损失,并在卷积层后增加自适应批量归一化层,与单纯的参数微调相比,有效降低了源域与目标域之间特征分布的差异,可以获得更好的迁移效果。在此基础上,考虑到实际应用中传感器收集到的数据在大部分时候为无需详细分析的正常数据,本文提出了基于按需识别的效率优化方法,它首先利用基于特征降维的轻量级分类器对数据进行初步检测,只有当检测结果大于设定的阈值时才会调用复杂度较高的识别算法,从而极大降低了运算开销,使算法更适合部署为边缘计算任务,提高了算法的实时性。本文提出的方法在ASCE结构、SMC桥梁和轴承故障三个数据集上进行了实验,在实验中通过人为舍弃数据来模拟少样本情景,实验结果表明所用的迁移学习模型能够获得比仅用目标域数据更高的精度,按需识别策略能够在不明显影响精度的前提下显著减少运行时间,方法的可行性与有效性得到了很好的验证。
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