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面向工业监控典型欠数据场景的知识迁移方法研究

一、研究背景

在工业监控领域，数据的丰富性和完整性对于准确监测设备运行状态、预测潜在故障以及保障生产过程的稳定性至关重要。然而，在实际应用中，由于传感器故障、数据传输中断、采集成本限制等多种因素，经常会出现欠数据场景。在这些场景下，传统的数据驱动型监控方法往往难以发挥有效作用，因为模型训练缺乏足够的数据支持，导致模型精度低、泛化能力差，无法准确捕捉工业过程中的复杂模式和特征。

二、研究目标

本研究旨在提出一种针对工业监控典型欠数据场景的知识迁移方法，通过从相关的源领域（具有丰富数据）中提取有用的知识，并将其迁移到目标欠数据领域，以提升在欠数据条件下