[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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