标签噪声下结合对比学习与邻域样本分析的故障诊断方法OA北大核心CSTPCD
Fault diagnosis method via contrastive learning and neighborhood sample analysis under label noise
当前基于深度学习的故障诊断方法依赖于标注完备的训练样本,当数据集中存在噪声标签时,模型会对噪声数据过拟合,影响泛化能力.为实现模型在采用标签噪声进行训练的情况下对设备运行工况的精确识别,提出一种结合对比学习与邻域样本分析的故障诊断方法.首先采用对比学习方法对模型进行预训练,拉近模型特征空间中的相似样本映射距离,实现判别能力增强;随后,基于特征相似度寻找每个样本最相似的近邻用以计算训练标签可靠性并据此执行样本划分以及标签纠正,构建更为可靠的训练子集…查看全部>>
Nowadays due to the dependence of fault diagnosis method based on deep learning on well-labeled training dataset,which will lead to the problem that deep neural network can easily overfit those noisy labels and affect the generalization of net-work under the condition of label noise.In order to achieve accurate recognition of equipment operating conditions in the net-work trained with label noise,this paper proposed a fault diagnosis method via contrastive l…查看全部>>
金泽中;叶春明
上海理工大学管理学院,上海 200093上海理工大学管理学院,上海 200093
机械工程
对比学习标签噪声标签纠正故障诊断
contrastive learningnoisy labellabel correctionfault diagnosis
《计算机应用研究》 2024 (10)
3044-3052,9
上海市哲学社会科学一般项目(2022BGL010)国家自然科学基金资助项目(71840003)上海市科学技术委员会"科技创新行动计划"软科学重点项目(20692104300)
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