基于迁移学习的机床响应建模方法、系统及响应预测方法

    公开(公告)号:CN114239733B

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202111570003.5

    申请日:2021-12-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的机床响应建模方法、建模系统以及响应预测方法,该建模方法包括:利用源域数据训练源域响应预测模型;在源域响应预测模型上加入自适应层,以使损失函数小于预设值为目标反向调节源域响应预测模型的参数,得到域适应初始模型,损失函数包括分类损失和域适应损失;将目标域数据输入域适应初始模型进行微调,得到域适应模型;将源域数据输入域适应模型,得到辅助训练数据;利用辅助训练数据和目标域数据训练目标域响应预测模型。该方法结合模型迁移和样本迁移,实现源域数据的复用,减少了新工况下模型建立对新数据的需求量,从而降低实际生产中面对多种不同工况进行数据采集的实验成本。

    基于迁移学习的机床响应建模方法、系统及响应预测方法

    公开(公告)号:CN114239733A

    公开(公告)日:2022-03-25

    申请号:CN202111570003.5

    申请日:2021-12-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的机床响应建模方法、建模系统以及响应预测方法,该建模方法包括:利用源域数据训练源域响应预测模型;在源域响应预测模型上加入自适应层,以使损失函数小于预设值为目标反向调节源域响应预测模型的参数,得到域适应初始模型,损失函数包括分类损失和域适应损失;将目标域数据输入域适应初始模型进行微调,得到域适应模型;将源域数据输入域适应模型,得到辅助训练数据;利用辅助训练数据和目标域数据训练目标域响应预测模型。该方法结合模型迁移和样本迁移,实现源域数据的复用,减少了新工况下模型建立对新数据的需求量,从而降低实际生产中面对多种不同工况进行数据采集的实验成本。

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