A new deep transfer learning network based on convolutional auto-encoder for mechanical fault diagno摘要
基于卷积自编码器的机械故障诊断深度迁移学习网络摘要CAE去噪不同噪声下准确率比较各模型得到的T-SNE映射三级目录摘要深度学习在旋转机械故障智能诊断方面取得了很大的成就。但在实际工程中，标记数据较少，且不同条件下数据的边际分布不一致。迁移学习为克服这些困难提供了可行的途径。考虑噪声对迁移故障诊断的影响，提出了一种新的基于卷积自编码的深度迁移学习网络(CAE-DTLN)，实现无标记数据的目标域机械故障诊断。在该框架中，采用CAE作为特征提取器，因为它具有去除噪声的能力。同时，将相关对齐损失和域分类
