Littérature scientifique sur le sujet « Cross-domain fault diagnosis »
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Articles de revues sur le sujet "Cross-domain fault diagnosis"
Wang, Xiaodong, Feng Liu et Dongdong Zhao. « Cross-Machine Fault Diagnosis with Semi-Supervised Discriminative Adversarial Domain Adaptation ». Sensors 20, no 13 (4 juillet 2020) : 3753. http://dx.doi.org/10.3390/s20133753.
Texte intégralZhang, Yongchao, Zhaohui Ren et Shihua Zhou. « A New Deep Convolutional Domain Adaptation Network for Bearing Fault Diagnosis under Different Working Conditions ». Shock and Vibration 2020 (24 juillet 2020) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2020/8850976.
Texte intégralMeng, Yu, Jianping Xuan, Long Xu et Jie Liu. « Dynamic Reweighted Domain Adaption for Cross-Domain Bearing Fault Diagnosis ». Machines 10, no 4 (30 mars 2022) : 245. http://dx.doi.org/10.3390/machines10040245.
Texte intégralChang, Hong-Chan, Ren-Ge Liu, Chen-Cheng Li et Cheng-Chien Kuo. « Fault Diagnosis of Induction Motors under Limited Data for across Loading by Residual VGG-Based Siamese Network ». Applied Sciences 14, no 19 (4 octobre 2024) : 8949. http://dx.doi.org/10.3390/app14198949.
Texte intégralLi, Dan, Yudong Xu, Yuxun Zhou, Chao Gou et See-Kiong Ng. « Cross Domain Data Generation for Smart Building Fault Detection and Diagnosis ». Mathematics 10, no 21 (26 octobre 2022) : 3970. http://dx.doi.org/10.3390/math10213970.
Texte intégralWang, Yuanfei, Shihao Li, Feng Jia et Jianjun Shen. « Multi-Domain Weighted Transfer Adversarial Network for the Cross-Domain Intelligent Fault Diagnosis of Bearings ». Machines 10, no 5 (29 avril 2022) : 326. http://dx.doi.org/10.3390/machines10050326.
Texte intégralZhang, Long, Hao Zhang, Qian Xiao, Lijuan Zhao, Yanqing Hu, Haoyang Liu et Yu Qiao. « Numerical Model Driving Multi-Domain Information Transfer Method for Bearing Fault Diagnosis ». Sensors 22, no 24 (13 décembre 2022) : 9759. http://dx.doi.org/10.3390/s22249759.
Texte intégralJang, Gye-Bong, et Sung-Bae Cho. « Cross-Domain Adaptation Using Domain Interpolation for Rotating Machinery Fault Diagnosis ». IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 71 (2022) : 1–17. http://dx.doi.org/10.1109/tim.2022.3204093.
Texte intégralShang, Qianming, Tianyao Jin et Mingsheng Chen. « A New Cross-Domain Motor Fault Diagnosis Method Based on Bimodal Inputs ». Journal of Marine Science and Engineering 12, no 8 (1 août 2024) : 1304. http://dx.doi.org/10.3390/jmse12081304.
Texte intégralWang, Huaqing, Zhitao Xu, Xingwei Tong et Liuyang Song. « Cross-Domain Open Set Fault Diagnosis Based on Weighted Domain Adaptation with Double Classifiers ». Sensors 23, no 4 (14 février 2023) : 2137. http://dx.doi.org/10.3390/s23042137.
Texte intégralThèses sur le sujet "Cross-domain fault diagnosis"
Ainapure, Abhijeet Narhar. « Application and Performance Enhancement of Intelligent Cross-Domain Fault Diagnosis in Rotating Machinery ». University of Cincinnati / OhioLINK, 2021. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=ucin1623164772153736.
Texte intégralFernandes, Montesuma Eduardo. « Multi-Source Domain Adaptation through Wasserstein Barycenters ». Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASG045.
Texte intégralMachine learning systems work under the assumption that training and test conditions are uniform, i.e., they do not change. However, this hypothesis is seldom met in practice. Hence, the system is trained with data that is no longer representative of the data it will be tested on. This case is represented by a shift in the probability measure generating the data. This scenario is known in the literature as distributional shift between two domains: a source, and a target. A straightforward generalization of this problem is when training data itself exhibit shifts on its own. In this case, one consider Multi Source Domain Adaptation (MSDA). In this context, optimal transport is an useful field of mathematics. Especially, optimal transport serves as a toolbox, for comparing and manipulating probability measures. This thesis studies the contributions of optimal transport to multi-source domain adaptation. We do so through Wasserstein barycenters, an object that defines a weighted average, in the space of probability measures, for the multiple domains in MSDA. Based on this concept, we propose: (i) a novel notion of barycenter, when the measures at hand are equipped with labels, (ii) a novel dictionary learning problem over empirical probability measures and (iii) new tools for domain adaptation through the optimal transport of Gaussian mixture models. Through our methods, we are able to improve domain adaptation performance in comparison with previous optimal transport-based methods on image, and cross-domain fault diagnosis benchmarks. Our work opens an interesting research direction, on learning the barycentric hull of probability measures
Chapitres de livres sur le sujet "Cross-domain fault diagnosis"
Lu, Weikai, Jian Chen, Hao Zheng, Haoyi Fan, Eng Yee Wei, Xinrong Cao et Deyang Zhang. « Domain Adversarial Interaction Network for Cross-Domain Fault Diagnosis ». Dans Machine Learning for Cyber Security, 436–46. Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-20099-1_37.
Texte intégralPing, Mingtian, Dechang Pi, Zhiwei Chen et Junlong Wang. « Cross-Domain Bearing Fault Diagnosis Method Using Hierarchical Pseudo Labels ». Dans Neural Information Processing, 32–43. Singapore : Springer Nature Singapore, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-99-8076-5_3.
Texte intégralHuang, Zhe, Qing Lan, Mingxuan Li, Zhihui Wen et Wangpeng He. « A Multi-scale Feature Adaptation ConvNeXt for Cross-Domain Fault Diagnosis ». Dans Communications in Computer and Information Science, 339–53. Singapore : Springer Nature Singapore, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-97-7007-6_24.
Texte intégralShao, Haidong, Jian Lin, Zhishan Min, Jingjie Luo et Haoxuan Dou. « Scalable Metric Meta-learning for Cross-domain Fault Diagnosis of Planetary Gearbox Using Few Samples ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 865–72. Singapore : Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-6901-0_89.
Texte intégralZhang, Fan, Pei Lai, Qichen Wang, Tianrui Li et Weihua Zhang. « TCRNN : A Cross-domain Knowledge Transfer Acoustic Bearing Fault Diagnosis Method for Data Unbalance Issue ». Dans Proceedings of the UNIfied Conference of DAMAS, IncoME and TEPEN Conferences (UNIfied 2023), 921–33. Cham : Springer Nature Switzerland, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-49421-5_76.
Texte intégralQin, Ruoshi, et Jinsong Zhao. « Cross-domain Fault Diagnosis for Chemical Processes through Dynamic Adversarial Adaptation Network ». Dans Computer Aided Chemical Engineering, 867–73. Elsevier, 2023. http://dx.doi.org/10.1016/b978-0-443-15274-0.50139-6.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Cross-domain fault diagnosis"
Zhao, Yue, Guorong Fan, Yuxing Cao, Yong Yang, Wenhua Gao et Zengshou Dong. « A cross domain deep learning method for rolling bearing fault diagnosis ». Dans 2024 43rd Chinese Control Conference (CCC), 4969–74. IEEE, 2024. http://dx.doi.org/10.23919/ccc63176.2024.10662230.
Texte intégralChen, Zhi, Yajie Ma, Bin Jiang et Zehui Mao. « A Joint Adaptation Conditional Adversarial Network for Rolling Bearing Cross-domain Fault Diagnosis ». Dans 2024 43rd Chinese Control Conference (CCC), 4906–11. IEEE, 2024. http://dx.doi.org/10.23919/ccc63176.2024.10661382.
Texte intégralXie, Zongliang, et Jinglong Chen. « Multi-Scale Attention Convolution Subdomain Adaption Network for Cross-Domain Fault Diagnosis of Machine ». Dans 2024 Prognostics and System Health Management Conference (PHM), 153–58. IEEE, 2024. http://dx.doi.org/10.1109/phm61473.2024.00037.
Texte intégralShen, Pengfei, Fengrong Bi, Daijie Tang, Xiao Yang, Meng Huang, Mingzhi Guo et Xiaoyang Bi. « Cross-Domain Fault Diagnosis of Powertrain System using Sparse Representation ». Dans WCX SAE World Congress Experience. 400 Commonwealth Drive, Warrendale, PA, United States : SAE International, 2023. http://dx.doi.org/10.4271/2023-01-0420.
Texte intégralLi, D., X. Nie, C. Wu, J. Song, L. Ma et J. Yang. « Bearing cross-domain fault diagnosis based on domain adversarial network ». Dans 13th International Conference on Quality, Reliability, Risk, Maintenance, and Safety Engineering (QR2MSE 2023). Institution of Engineering and Technology, 2023. http://dx.doi.org/10.1049/icp.2023.1698.
Texte intégralYue, Fengyu, et Yong Wang. « Cross-Domain Fault Diagnosis via Meta-Learning-Based Domain Generalization ». Dans 2022 IEEE 18th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/case49997.2022.9926497.
Texte intégralForest, Florent, et Olga Fink. « Calibrated Self-Training for Cross-Domain Bearing Fault Diagnosis ». Dans 33rd European Safety and Reliability Conference. Singapore : Research Publishing Services, 2023. http://dx.doi.org/10.3850/978-981-18-8071-1_p249-cd.
Texte intégralDing, Yifei, et Minping Jia. « Cross-Domain Fault Diagnosis for Rotating Machines with Multi-Scale Domain Adaptation ». Dans 2022 Global Reliability and Prognostics and Health Management (PHM-Yantai). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/phm-yantai55411.2022.9941970.
Texte intégralCao, Yuxin, Yue Zhao, Lijun Li, Chenye Zhang et Zengshou Dong. « Rolling bearing cross-domain fault diagnosis based on transfer learning domain generalization ». Dans 2023 4th International Conference on Computer Engineering and Intelligent Control (ICCEIC). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/icceic60201.2023.10426717.
Texte intégralZhao, Chao, et Weiming Shen. « An Application-oriented Perspective of Domain Generalization for Cross-Domain Fault Diagnosis ». Dans 2023 26th International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design (CSCWD). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/cscwd57460.2023.10152676.
Texte intégral