篇名问题背景方法其他域自适应学习研究进展目前关于域自适应学 习产生了大量的理论研究成果, 提出了新的学习算 法, 但是这些理论研究所涉及的领域庞杂, 如统计分 类、自然语言处理、情感分析、机器翻译、气象分析 等领域, 研究内容往往涉及域自适应学习的某一方 面, 存在着概念及定义不统一的问题.1 域自适应学习概述2 样例加权域自适应学习3 特征表示域自适应学习4 基于特征和参数分解的域自适应学习5 多源域自适应学习6 域自适应学习理论分析7 域自适应学习最新研究进展8 当前域自适应存在的问题及未来的发展趋势本文对域自适应学习方法和理论进 行了综述, 对样例加权域自适应学习、特征表示域自 适应学习、参数和特征分解域自适应学习和多源域 自适应学习进行了详细的阐述, 同时结合域自适应 学习的误差界、高效的度量判据等问题对域自适应 学习的可能性、鲁棒性、统计估计一致性进行了理 论分析同时同频全双工场景中的射频域自适应干扰抵消.在同时同频全双工传输模式的收发信机中接 收信号受到了来自本地发送信号的大功率干扰。由 于模数转换器(Analog to Digital Converter, ADC) 的动态范围有限在进入 ADC 之前接收信号干信 比必须降低到一定水平[6]。因此在同时同频全双工 系统中射频域的自干扰抵消技术研究尤为重要。2 系统模型3 干扰抵消算法4 性能分析5 数值与仿真结果本文考虑同时同频全双工传输场景针对加性 白高斯噪声无线传播信道在加性白高斯噪声无线 自干扰信道中提出了一种射频域的自适应干扰抵 消算法并分析了该方法的收敛性以及收敛速度。 分析和仿真表明一种面向旋转机械的基于 Transformer 特征提取的 域自适应故障诊断∗在已有的大量研究中,基于深度学习的诊断方法在 完成普通的机械设备故障诊断任务时展现出了优秀的性 能。 在实际工业场景中,由于工作条件的变化、设备的自 然磨损、机器设备变化等因素,数据分布差异在所难免。 当训练集和测试集之间存在数据分布差异时,大多数模 型的性能会严重下降。 重新训练新的模型需要大量的标 记数据,但是新场景中的标注样本收集起来十分困难。1基于 Transformer 的域自适应诊断模型2 故障算法设计与验证3 实验与结果分析本文统计的是在源域数据上得到充分训练后的 VOLO 模型迁移到目标域,因此模型能够快速地收敛。 图 8 比较了各个网络在训练过程中,在测试集上的准确 率曲线图。 可以看到基于 VOLO 的域自适应故障诊断方 法在整个训练和测试过程中都保持了很高的水准,明显 优于其他方法