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[期刊论文] 作者：沈飞, 陈超, 徐佳文, 严如强,,
来源：仪器仪表学报 年份：2004
轴承故障诊断普遍存在需建立不同模型以适应变工况的问题,故提出一种谱质心迁移学习模型,通过将源工况领域迁移至目标工况领域减少后者的建模代价,并增强模型通用性。首先计...
[期刊论文] 作者：沈飞 陈超 徐佳文 严如强,
来源：振动工程学报 年份：2021
摘要： 提出一种空间迁移新思路，以提升齿轮箱故障诊断性能，其由辅助振动数据构成源领域、目标振动数据构成目标领域，迁移学习（Transfer learning，TL）将前者分类模型应用至后者，以克服短时间内目标振动数据不足的问题。根据频带选择独立成分分析（Band selective independe......
[期刊论文] 作者：沈飞,陈超,徐佳文,严如强,
来源：仪器仪表学报 年份：2019
提出一种时间迁移模型,以提升旋转机械工况发生变化时的实时故障诊断性能,其由历史数据构成源领域、当前数据构成目标领域.首先,根据变工况规则确定模型的数据领域,并提取其...
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