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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明公开了一种基于迁移学习的机床响应建模方法、建模系统以及响应预测方法，该建模方法包括：利用源域数据训练源域响应预测模型；在源域响应预测模型上加入自适应层，以使损失函数小于预设值为目标反向调节源域响应预测模型的参数，得到域适应初始模型，损失函数包括分类损失和域适应损失；将目标域数据输入域适应初始模型进行微调，得到域适应模型；将源域数据输入域适应模型，得到辅助训练数据；利用辅助训练数据和目标域数据训练目标域响应预测模型。该方法结合模型迁移和样本迁移，实现源域数据的复用，减少了新工况下模型建立对新数据的需求量，从而降低实际生产中面对多种不同工况进行数据采集的实验成本。
主权项：1.一种基于迁移学习的机床响应建模方法，其特征在于，包括：获取源域数据和目标域数据，其中，所述源域数据为第一工况下的样本数据，所述目标域数据为第二工况下的样本数据；利用所述源域数据训练源域响应预测模型；在所述源域响应预测模型上加入自适应层，将所述源域数据输入所述源域响应预测模型，基于所述自适应层计算损失函数并以使所述损失函数小于预设值为目标反向调节所述源域响应预测模型的参数，得到域适应初始模型，所述损失函数包括分类损失和域适应损失，所述域适应损失包括所述源域数据和所述目标域数据之间的最大均值差异损失；将所述目标域数据输入所述域适应初始模型，以分类损失函数小于预设值为目标对所述域适应初始模型的参数进行反向微调，得到域适应模型；将所述源域数据输入所述域适应模型，得到辅助训练数据；利用所述辅助训练数据和所述目标域数据训练目标域响应预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 基于迁移学习的机床响应建模方法、系统及响应预测方法
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