迁移学习在机械设备预测性维护领域的应用综述

摘要：

迁移学习是运用已有知识对不同但相关领域问题进行求解的一种新的机器学习方法,可有效地解决传统机器学习要求训练集和测试集服从独立同分布及需要大量样本进行训练的问题.本文针对迁移学习在预测性维护领域的应用进行了综述,总结了在复杂及变工况条件和小样本条件下基于迁移学习的诊断预测现状,并对迁移学习在预测性维护领域的未来研究方向进行了探讨.

关键词：迁移学习、变工况、小样本、预测性维护

分类号：G63;TS7

资助基金：“国家重点研发计划”The National Key Research and Development Program of China课题2018YFF0214703资助

在线出版日期：2020-01-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：64-68