论文部分内容阅读
迁移学习是运用已有知识对不同但相关领域问题进行求解的一种新的机器学习方法,可有效地解决传统机器学习要求训练集和测试集服从独立同分布及需要大量样本进行训练的问题。本文针对迁移学习在预测性维护领域的应用进行了综述,总结了在复杂及变工况条件和小样本条件下基于迁移学习的诊断预测现状,并对迁移学习在预测性维护领域的未来研究方向进行了探讨。