arXiv 机器学习· Kumbha Nagaswetha, Rabi Pathak·· 2 天前AI 评分32
领域自适应何时在物理振动传感器上奏效？基于留出轴承的神经算子与卷积模型研究
When Does Domain Adaptation Help on Physical Vibration Sensors? A Held-Out-Bearing Study of Neural-Operator and Convolutional Models
AI 导读
一项针对物理振动传感器故障诊断的研究显示，在严格留出物理轴承的评估协议下，转速变化会导致纯源域迁移准确率骤降至 0.36。傅里叶神经算子结合计算阶次跟踪表征与 RBF-MMD 无监督对齐后，无目标标签迁移准确率可提升至 0.95，逼近 0.97 的监督上限，而卷积网络则接近随机水平。结果表明决定自适应效果的核心是输入表征而非对齐方法。
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