[发明专利]一种跨域预测的元不变特征空间学习方法有效
| 申请号： | 202110228766.5 | 申请日： | 2021-03-02 |
| 公开（公告）号： | CN113031520B | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 李迎光;刘长青;华家玘;李晶晶;郝小忠 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G05B19/4065 | 分类号： | G05B19/4065 |
| 代理公司： | 南京天华专利代理有限责任公司 32218 | 代理人： | 瞿网兰 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种跨域预测的元不变特征空间学习方法，其特征是将已有数据作为源域数据，并对源域数据进行分组配对；分别针对每个配对中的数据建立预测模型，进而构建配对数据的不变特征空间学习模型，通过协同训练学习每个配对数据的不变特征空间；以不变特征空间学习模型为基模型，通过元学习方法学习不同配对之间的元不变特征空间，得到元不变特征空间学习模型，进而基于元不变特征空间学习模型对目标域进行预测。本发明通过协同学习的方式获得两种工况下的不变特征空间，解决边缘分布适应问题。提高了跨域下的预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 预测 不变 特征 空间 学习方法 | ||
【主权项】：
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