軸承故障診斷之遷移學習

本文來自本人公衆號：** 軸承故障診斷與壽命預測 ** 遷移學習有人比做人工智能的最後一公里。 遷移學習的通俗解釋爲把一個已經解決一定問題的模型調整爲解決近似問題的模型。 遷移學習的核心在於問題的相似性度量和調整，無論是數據遷移還是模型遷移等，核心在於問題之間的聯繫性，通過找到關聯轉移的方法，實現不同目的。比如軸承故障診斷過程中，可能工況具有差別，導致振動信號採集過程中的幅度具有不同，但本質的特徵

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