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申请/专利权人：太原科技大学
摘要：本发明涉及数据预测技术领域，公开了一种基于注意力的域自适应剩余寿命预测方法，包括以下步骤：S1、获取滚动轴承在不同工况下的历史退化数据；S2、利用集成多尺度卷积神经网络和自注意力机制的Transformer模型对历史退化数据进行局部和全局特征提取；S3、应用高效通道注意力机制提升特征提取器各通道中重要特征的权重；S4、对提取的特征进行预处理，以构建预训练标签预测器。通过多尺度卷积神经网络和自注意力机制的Transformer模型，自适应提取局部和全局特征，利用高效通道注意力机制提升特征权重，采用联合分布差异损失方法对齐数据分布，并构建深度信息融合判别迁移学习网络，解决了感受野限制、数据稀缺和分布不一致的问题，提高了预测精度和泛化能力。
主权项：1.一种基于注意力的域自适应剩余寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取滚动轴承在不同工况下的历史退化数据；S2、利用集成多尺度卷积神经网络和自注意力机制的Transformer模型对历史退化数据进行局部和全局特征提取；S3、应用高效通道注意力机制提升特征提取器各通道中重要特征的权重；S4、对提取的特征进行预处理，以构建预训练标签预测器；S5、提出一种联合分布差异损失方法对特征进行对齐；S6、构建深度信息融合判别迁移学习网络用于剩余寿命预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 太原科技大学 一种基于注意力的域自适应剩余寿命预测方法
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