阿里云IoT对于监督式对比学习的故障诊断方法 获AAAI收录
发布时间：2023-12-25 01:00:02 所属栏目：云计算 来源：DaWei
导读： 近日,阿里云IoT数据服务团队在由国际先进人工智能协会主办的AAAI上,完成了题为“Supervised Contrastive Few-Shot Learning for High-Frequency Time Series”的论文演讲,提
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近日,阿里云IoT数据服务团队在由国际先进人工智能协会主办的AAAI上,完成了题为“Supervised Contrastive Few-Shot Learning for High-Frequency Time Series”的论文演讲,提出了一种基于监督式对比学习的故障诊断方法,获得了超越先前ICPHM论文模型的识别效果,再次刷新了诊断精度。 AAAI(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)是人工智能领域的顶级国际学术会议之一,也是中国计算机学会(CCF)推荐的A类国际学术会议。目前已连续举办37届,AAAI 2023共收到8777篇有效投稿论文,最终有1721篇论文被录取,录用率仅为19.6%。 根据阿里云IoT数据服务团队此次会上发布的论文,主要论述了针对实际场景中智能家居标注数据越来越稀缺的现状,提出了一种小样本场景下基于监督式对比学习的高频时序数据分类方法,能够充分利用少量标注样本,学习具有较强泛化能力的故障表征,适用于轴承、齿轮等工业设备核心旋转部件的故障诊断。同时,其方法架构还具备较强的延展性,可改造后用于通用时序处理任务。 阿里云IoT数据服务团队专注于使用算法模型解决设备运维领域的挑战,在实际落地客户场景的过程中不断深入算法模型研究,并取得了国际认可的先进性证明。为阿里云物联网平台服务的近十万家企业,实现更高精准度的预测性设备维护,提供了技术支持。同时，通过阿里云物联网平台，可以帮助客户降低成本，优化运营效率，提升用户体验。 （编辑：东莞站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |