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基于零样本学习的故障诊断研究

机床与液压 2024年

作者：赵必创岑健黄汉坤黄昊霖陈杜衡广东技术师范大学自动化学院广州市智慧建筑设备信息集成与控制重点实验室

随着数据驱动的智能化故障诊断方法的发展以及机械设备的日益复杂化，零样本学习技术正逐渐成为这一领域的关键创新。因此，对基于零样本学习的故障诊断研究进行归纳和总结，对相关的方法应用进行了整理。首先，系统介绍了零样本学习在... 详细信息

随着数据驱动的智能化故障诊断方法的发展以及机械设备的日益复杂化，零样本学习技术正逐渐成为这一领域的关键创新。因此，对基于零样本学习的故障诊断研究进行归纳和总结，对相关的方法应用进行了整理。首先，系统介绍了零样本学习在故障诊断领域中的必要性，并对零样本故障诊断的问题进行了定义。其次，对基于属性对齐式的零样本学习方法进行了介绍和梳理，根据度量方式对属性对齐式方法进行了系统剖解，分析了属性对齐式方法存在的优点和不足。另外，将基于属性转换式的零样本学习方法进行了介绍与分类，根据分类器的不同进行深入探讨不同分类器的性能。最后，对目前基于零样本学习的故障诊断研究做出了挑战分析，并提出了未来研究的方案。

关键词：故障诊断零样本学习广义零样本学习

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杨俊坤油画

文艺研究 2024年第8期 166-167页

作者：杨俊坤西南民族大学艺术学院

关键词：

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零小样本旋转机械故障诊断综述

计算机工程与应用 2024年第15期60卷 42-54页

作者：刘俊孚岑健黄汉坤刘溪赵必创司伟伟广东技术师范大学自动化学院广州510665 广州市智慧建筑设备信息集成与控制重点实验室广州510665

随着数据时代的到来,基于数据驱动的故障诊断方法表现出了优秀的性能。深度学习应用于故障诊断以来,监督学习取得了巨大的发展,但当样本稀少或者缺失时,监督学习将缺乏训练的必要条件。提出了零小样本问题并分析了其在旋转机械故障诊断... 详细信息

随着数据时代的到来,基于数据驱动的故障诊断方法表现出了优秀的性能。深度学习应用于故障诊断以来,监督学习取得了巨大的发展,但当样本稀少或者缺失时,监督学习将缺乏训练的必要条件。提出了零小样本问题并分析了其在旋转机械故障诊断领域的现状;回顾了零小样本旋转机械故障诊断的发展历程、主流模型和当前研究热点;从零样本问题和小样本问题两个方面总结了现有研究成果并分析现有方法在零小样本问题中的应用。最后,展望了旋转机械故障诊断的零小样本方法的发展趋势。

关键词：零样本小样本故障诊断数据扩充

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深度生成式故障诊断模型研究

机床与液压 2024年

作者：黄汉坤岑健赵必创司伟伟王玮樾潘黄楠广州市智慧建筑设备信息集成与控制重点实验室广东技术师范大学自动化学院

深度生成模型因其强大的生成能力而备受关注。随着研究的深入，深度生成模型成功的应用于故障诊断领域，并取得卓越的成绩。因此，对基于深度生成式模型的故障诊断方法的相关研究成果进行了总结。首先，系统介绍了传统深度生成式模型受... 详细信息

深度生成模型因其强大的生成能力而备受关注。随着研究的深入，深度生成模型成功的应用于故障诊断领域，并取得卓越的成绩。因此，对基于深度生成式模型的故障诊断方法的相关研究成果进行了总结。首先，系统介绍了传统深度生成式模型受限玻尔兹曼机，以及目前主流的深度生成式模型生成对抗网络和变分自编码器。其次，对生成对抗网络典型变体进行了分类和梳理，包括基于模型结构改进和基于损失函数改进。同时，将变分自编码器典型变体分为无监督VAE和有监督VAE，并进行系统总结。最后，从样本问题、模型泛化能力、构建新模型三个角度，探讨了现有深度生成式模型面临的挑战，并提出几个未来的研究方向。

关键词：故障诊断深度生成式模型生成对抗网络变分自编码器

一起鼠伤寒沙门氏菌ST19引起的食物中毒调查、溯源分析与探讨

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中国人兽共患病学报 2024年

作者：余树坤刘浪谭雅心崔紫妍徐兴宇陶志阳杭州柏熠科技有限公司武汉市东西湖区疾病预防控制中心

目的分析武汉市某区一起食物中毒事件的致病原因，探讨分离菌株之间的分子流行病学关系，为食源性疾病暴发溯源和临床诊治提供参考依据。方法采集食物中毒相关样本20份，提取样本总DNA进行18种食源性致病菌多重PCR检测，同时按时GB478... 详细信息

目的分析武汉市某区一起食物中毒事件的致病原因，探讨分离菌株之间的分子流行病学关系，为食源性疾病暴发溯源和临床诊治提供参考依据。方法采集食物中毒相关样本20份，提取样本总DNA进行18种食源性致病菌多重PCR检测，同时按时GB4789.4-2016进行病原菌分离鉴定；应用传统玻片凝集法和微量肉汤稀释法对阳性菌株进行血清型分型和耐药性检测，并提取所有菌株核酸进行全基因组测序组装，利用Abricate和SeqSero在线预测每株菌的血清型和耐药基因，然后与传统方法进行比较分析。对分离的9株沙门氏菌分别采用脉冲场凝胶电泳（PFGE）和全基因组序列方法（WGS）递进分析。结果共检出12株沙门氏菌（菌株编号DXH001～DXH012），其中病例肛拭子样本7份、病例粪便样本2份，未发病人员肛拭子样本3份。常规血清型分型均为B群鼠伤寒沙门氏菌，与全基因组测序鉴定分型结果一致。12株菌株耐药谱完全一致，对阿米卡星、氨苄西林、头孢唑啉、庆大霉素、哌拉西林、四环素均耐药。基于全基因组预测的氨基糖苷类、头孢菌素、青霉烷、四环素的耐药性与耐药表型结果完全一致。选取DXH001～DXH009开展PFGE和WGS分析。9株鼠伤寒沙门氏菌获得完全一致的PFGE图谱，全基因组序列大小无明显差异，约为4.9Mbp，MLST型均为ST19。从SNP的系统发育树来看共存在有17个变异位点，各菌株间SNP差异数为1～6。全基因组系统发育进化树分析显示，9株沙门氏菌自成一簇，与数据库其他沙门氏菌相差深远，属于新的克隆分支。同源性最高的来源于江西的GCF＿020221795.1参考样本。结论本次食物中毒事件致病源为鼠伤寒沙门氏菌ST19，为同一暴发来源。9株沙门氏菌遗传距离较近，但与数据库中其他沙门氏菌遗传距离较远，自成一簇属于新的克隆分支。本研究中沙门氏菌具有多重耐药性，需加强对多重耐多药菌株的监控及抗菌药物使用的监管。

关键词：鼠伤寒沙门氏菌全基因组测序 PFGE分型耐药基因血清型

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面向纵向联邦学习的隐私保护数据对齐框架

电子与信息学报 2024年第8期46卷 3419-3427页

作者：高莹谢雨欣邓煌昊朱祖坤张一余北京航空航天大学网络空间安全学院北京100191 中关村实验室北京100194

纵向联邦学习中,各个客户端持有的数据集中包含有重叠的样本ID和不同维度的样本特征,需要进行数据对齐以适应模型训练。现有数据对齐技术一般将各方样本ID交集作为公开信息,如何在不泄露样本ID交集的前提下实现数据对齐成为亟需解决的... 详细信息

纵向联邦学习中,各个客户端持有的数据集中包含有重叠的样本ID和不同维度的样本特征,需要进行数据对齐以适应模型训练。现有数据对齐技术一般将各方样本ID交集作为公开信息,如何在不泄露样本ID交集的前提下实现数据对齐成为亟需解决的问题。基于可交换加密和同态加密技术,该文构造了隐私保护的数据对齐框架ALIGN,包括数据加密、密文盲化、密文求交和特征拼接等步骤,使得相同的原始样本ID经过双重可交换加密可变换为相同的密文,并且对样本特征经同态加密后又进行了盲化处理。ALIGN框架能够对参与方样本ID的密文求交,将交集内样本ID对应的全部特征数据进行拼接并以秘密分享形式分配给参与方。相比现有数据对齐技术,该框架不仅能够保护样本ID交集的隐私性,同时能安全地删除样本ID交集外的样本信息。对ALIGN框架的安全性证明表明,除数据规模外,各客户端不能通过数据对齐获得关于对方数据的任何信息,保证了隐私保护策略的有效性。与现有工作相比,每增加10%的冗余数据,ALIGN框架利用所得数据对齐结果可将模型训练时间缩短约1.3秒,将模型训练准确度稳定在85%以上。仿真实验结果表明,通过ALIGN框架进行纵向联邦学习数据对齐,有利于提升后续模型训练的效率和模型准确度。

关键词：纵向联邦学习数据对齐隐私保护可交换加密同态加密