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公开(公告)号：CN116773196A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310693521.9
申请日：2023-06-13
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G01M13/045 , G01M13/04 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供了一种基于半监督学习的滚动轴承故障诊断方法，该方法引入半监督学习的思想，利用对比学习获得所有未标签样本的表面特征，随后使用有标签样本进行微调，并采用多标签复合故障的分类器挖掘标签间的潜在关系并输出预测结果。该方法实现了有标签样本与未标签样本的解耦，可以根据分类任务的要求，灵活使用已有标签标识新的复合故障类型，而无需添加新的故障类别并重新训练，提高了模型的拓展性和泛用性。
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