Aug, 2023

化学过程的跨领域故障诊断的多源域适应

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TL;DR故障诊断是过程监控中的重要组成部分；本文比较了单源和多源无监督领域自适应算法在跨领域故障诊断中的效果，并在化学工业中广泛使用的 Tennessee-Eastmann Process 的背景下证明使用多个领域进行训练可以明显提高分类准确性。
fault diagnosismachine learningcross-domain fault diagnosisunsupervised domain adaptationtennessee-eastmann process
发现论文，激发创造
  • 多源领域自适应遇上数据集蒸馏通过数据集字典学习

    该论文探讨了机器学习中两个问题的交集：多源领域适应 (MSDA) 和数据集精炼 (DD)。通过采用之前 MSDA 领域的作品以及 DD 方法的分布匹配，在四个基准测试中进行了深入的实验，表明即使每类仅有 1 个样本，也能够获得最先进的适应性能。

    Sep, 2023

  • 加权联合最大均值偏移使能的多源多目标无监督域适应故障诊断

    本研究提出了一种多源多目标无监督领域适应方法，通过改进的加权距离损失函数，在故障诊断领域中实现了源域与目标域之间的域对齐，并学习到多个源域与目标域之间的域不变和有区分性的特征，从而实现了跨域故障诊断。综合对三个数据集进行了综合比较实验，实验结果证明了该方法的优越性。

    Oct, 2023

  • 多源领域自适应互相学习网络

    本文介绍一种新的多源域自适应方法 —— Mutual Learning Network for Multiple Source Domain Adaptation (ML-MSDA)。通过互补学习的框架，该方法将目标域与每个单一源域配对，使用条件对抗性域自适应网络作为分支网络进行训练，并将组合后的多源域和目标域一起作为引导网络进行训练。多个分支网络与引导网络对齐，通过在相应目标数据上通过 JS 分歧正则化约束其预测概率分布来实现互补学习，该方法在多个多源域自适应基准数据集上进行了广泛的实验。结果表明，ML-MSDA 方法优于比较方法，并实现了最新的性能表现。

    Mar, 2020

  • 分类器秘密地满足多源域自适应

    该论文提出了一种新的包括深度模型及自监督隐式对准在内的 MSDA 方法，并通过利用伪标记目标样本并在伪标记上强制执行分类器一致性来实现自适应，该方法被称为 Self-supervised Implicit Alignment (SImpAl)。通过在五个基准测试上的全面评估，展现了该方法的有效性。

    Mar, 2021

  • 在线元学习的多源和半监督领域适应

    该论文提出一种基于元学习的框架来进一步增强现有领域适应算法的性能，通过在线的最短路径元学习框架改进了无监督和半监督多源领域适应技术 (DANN，MCD 和 MME)，实验表明达到了多项 DA 基准的最佳效果。

    Apr, 2020

  • 多源域适应回归

    多源领域自适应算法通过回归问题的两步骤流程，提供了在多个源领域利用信息进行预测的方法，其中使用了灵活的单源自适应算法和集成学习，通过多种学习范式在目标适应学习器中实现线性组合，改进了预测性能。

    Dec, 2023

  • 深度学习时代的多源域适应：系统综述

    本文介绍了多源域适应的概念和相关技术方法，探讨了其在深度学习时代的发展趋势和研究方向，为该领域的研究提供借鉴和参考。

    Feb, 2020

  • 关于无需模型特定信息和多个源域的自适应领域迁移的研究

    多源无监督领域适应的模型选择问题和跨域转移能力估计的新方法，通过选择准则和新框架有效地学习鉴别性目标模型。

    Mar, 2024

  • 发现领域解耦来进行广义多源域自适应

    本研究提出了一种多源领域适应方法 (GM-DA)，试图解决传统方法中源域与目标域之间类别不完全重叠的问题，该方法基于变分域解缠绕 (VDD) 框架，借助在线伪标签来识别未知类别的目标样本，并且在两个基准数据集上展现了该框架的有效性。

    Jul, 2022

  • 基于不确定性感知自适应蒸馏的多源无域自适应

    提出一种名为 UAD 的简单而有效方法，用于医学领域中的多源免监督域适应，通过模型层和实例层的知识蒸馏，实现高性能的目标领域模型，验证了其在两个图像诊断基准数据集上的普适性和显著性能提升。

    Feb, 2024