人工智能-项目实践-增量学习-基于半监督密度聚类与增量学习的故障诊断.zip

简介：
本项目致力于开发一种结合半监督密度聚类和增量学习技术的先进故障诊断系统。通过不断从新数据中学习，该模型能够有效识别并分类复杂工业环境中的各种潜在故障模式，从而实现更精准、高效的预测性维护。 在工业系统运行过程中，机械设备会产生不断变化且缺乏标签的数据流，这使得基于深度学习的故障诊断方法难以在这种环境下有效工作。增量学习虽然可以解决这一问题，但其严重依赖标记数据，并无法检测到新出现的数据类别，在实际应用中存在局限性。 为此，我们设计了一种新的工业物联网设备故障诊断系统，该系统结合了半监督式增量学习技术。此系统包括三个关键模块：故障诊断模块、半监督标记模块和增量更新模块。 通过这些改进措施，我们的系统解决了传统数据驱动的故障诊断方法在处理时变数据及缺乏标签信息方面存在的不足问题。即使面对不断变化的数据环境与缺少标注样本的情况，该系统仍能确保故障诊断模型的有效训练，并能够及时进行更新以保持较高的准确率。