域自适应学习：跨越分布差异的智能突破

篇名问题背景方法其他域自适应学习研究进展传统的机器学习算法中, 通常假设训练样本和测试样本来自同一概率分布, 然后设计相应的模型和判别准则对待测试的样例的输出进行预测. 但是实际上当前很多学习场景下训练样本的概率分布和测试样本的概率分布是不同的域自适应学习广义域自适应学习协变量迁移假设概念迁移假设先验概率迁移假设源域的样例 – 输出对标域的样例 – 输出对多源域多目标域联合概率分布不一致域自适应学习单源域单目标域联合概率分布一致域自适应学习类标签条件后验概率分布不一致域自适应学习样例条件后验概率分布不一致域自适应学习多源域单目标域联合概率分布不一致域自适应学习单源域多目标域联合概率分布不一致域自适应学习单源域单目标域联合概率分布不一致域自适应学习域自适应在特征变换和假设、训练优化、模型与数据表示、NLP、拓展应用范围和领域这五个方面中有待进一步研究解决的问题. 随着域自适应理论和方法研究的深入, 域自适应学习必将更加广泛地应用于传统机器学习的各个领域电励磁同步电机全速域自适应模型预测控制. FOC 采取多环节、多调节器的形式将多目标优化问题转化为对多个单一目标的优化考虑到多项优化目标之间的内在关联性调速系统很难保证各指标之间的精确解耦。二极管钳位五电平拓扑模型电励磁同步电机模型权值系数全速域自适应优化稳态特性动态特性全速域对比为了揭示不同权值系数配置比例与转矩、磁链等目标之间的对应关系本文采取离线统计法确定了一个理想综合最优区域在理想情况下该区域可实现多目标综合优化。2通过引入权值系数在线自适应机制避免了实际系统因建模不精确、工作点多变等外部因素而造成的优化效果降低问题增强了 FSA-MPC 的现实意义。3FSA-MPC 通过对价值函数中权值系数的离线和在线二次规划实现了不同工况下多目标之间侧 重 性 的 自 适 应 调 节 。 与 传 统 基 于 归 一 化 处 理 的MPC 相比该方法提高了系统在全速域范围内的控制品质。。基于密集卷积和域自适应的高光谱图像分类高 光 谱 遥 感 图 像 是 指 由 多 而 且 很 窄 的 光 谱 波 段 组 成 的 遥 感 图 像 它 具 有 纳 米 级 的 光 谱 分 辨 率 波 段 数量 可 达 几 十 甚 至 上 百 个 包 含 丰 富 的 地 物 描 述 与 识 别 信 息 。 因 此 高 光 谱 遥 感 技 术 在 精 细 农 业1、环 境 监测2等方面有广泛的应用价值。图像分类是高光谱遥感影像信息处理的重要部分如何有效地进行图像分类是当前研究重点3。密集卷积基本原理域自适应基本原理基于密集卷积和域自适应的高光谱图像分类本文提出了一种基于密集卷积和域自适应的高光谱图像分类算法首先通过在源图像上训练基于密集卷积的源嵌入模块然后通过将源域和目标域的光谱特征空间转化为一个新的共享空间优化鉴别器用以更 新 目 标 嵌 入 模 块 以 达 到 无 监 督 域 自 适 应 训 练 过 程 。