論文の概要: Weighted Joint Maximum Mean Discrepancy Enabled Multi-Source-Multi-Target Unsupervised Domain Adaptation Fault Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14790v2
• Date: Thu, 23 Nov 2023 16:27:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 02:48:54.031258
• Title: Weighted Joint Maximum Mean Discrepancy Enabled Multi-Source-Multi-Target Unsupervised Domain Adaptation Fault Diagnosis
• Title（参考訳）: 重み付き関節最大平均差によるマルチソース・マルチターゲット非教師付きドメイン適応障害診断
• Authors: Zixuan Wang, Haoran Tang, Haibo Wang, Bo Qin, Mark D. Butala, Weiming Shen, Hongwei Wang
• Abstract要約: We propose a weighted joint maximum mean discrepancy able multi-source-multi-target unsupervised domain adaptation (WJMMD-MDA)。 提案手法は,複数のラベル付きソースドメインから十分な情報を抽出し,ソースドメインとターゲットドメイン間のドメインアライメントを実現する。 提案手法の性能を3つのデータセットの総合的な比較実験で評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.56929064706769
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Despite the remarkable results that can be achieved by data-driven intelligent fault diagnosis techniques, they presuppose the same distribution of training and test data as well as sufficient labeled data. Various operating states often exist in practical scenarios, leading to the problem of domain shift that hinders the effectiveness of fault diagnosis. While recent unsupervised domain adaptation methods enable cross-domain fault diagnosis, they struggle to effectively utilize information from multiple source domains and achieve effective diagnosis faults in multiple target domains simultaneously. In this paper, we innovatively proposed a weighted joint maximum mean discrepancy enabled multi-source-multi-target unsupervised domain adaptation (WJMMD-MDA), which realizes domain adaptation under multi-source-multi-target scenarios in the field of fault diagnosis for the first time. The proposed method extracts sufficient information from multiple labeled source domains and achieves domain alignment between source and target domains through an improved weighted distance loss. As a result, domain-invariant and discriminative features between multiple source and target domains are learned with cross-domain fault diagnosis realized. The performance of the proposed method is evaluated in comprehensive comparative experiments on three datasets, and the experimental results demonstrate the superiority of this method.
• Abstract（参考訳）: データ駆動型インテリジェント障害診断技術によって達成される顕著な結果にもかかわらず、トレーニングデータとテストデータの同じ分布と十分なラベル付きデータを想定している。 様々な運用状態が実用的なシナリオにしばしば存在し、障害診断の有効性を妨げるドメインシフトの問題に繋がる。 最近の教師なしドメイン適応法はクロスドメイン障害診断を可能にするが、複数のソースドメインからの情報を効果的に活用し、複数のターゲットドメインにおいて効果的な診断障害を同時に達成することは困難である。 本稿では,障害診断の分野では,マルチソース・マルチターゲットシナリオ下でドメイン適応を実現するマルチソース・マルチターゲット・非教師なしドメイン適応(wjmmd-mda)を実現するために,重み付きジョイント最大平均偏差を提案する。 提案手法では,複数のラベル付きソースドメインから十分な情報を抽出し,重み付き距離損失を改善することにより,ソースドメインとターゲットドメインのドメインアライメントを実現する。 その結果、複数のソースとターゲットドメイン間のドメイン不変性と識別的特徴は、クロスドメイン障害診断により学習される。 提案手法の性能を3つのデータセットの総合的な比較実験で評価し,本手法の優位性を実証した。

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