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《基于迁移学习的旋转机械跨域智能故障诊断方法研究》
一、引言
旋转机械在工业领域扮演着举足轻重的角色，其性能稳定与否直接关系到企业的生产效率和产品质量。因此，旋转机械的故障诊断变得尤为重要。传统的故障诊断方法主要依赖专业人员的经验和知识，但随着设备复杂性和运行环境的多样化，这种方法的效率和准确性受到了挑战。近年来，人工智能技术，特别是机器学习和深度学习，为旋转机械的智能故障诊断提供了新的思路。其中，基于迁移学习的跨域智能故障诊断方法因其能够充分利用已有知识并快速适应新领域的特点，受到了广泛关注。本文将就基于迁移学习的旋转机械跨域智能故障诊断方法展开研究。
二、迁移学习理论基础
迁移学习是一种机
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