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Class Incremental Fault Diagnosis under Limited Fault Data via Supervised Contrastive Knowledge Distillation
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种监督对比知识蒸馏框架（SCLIFD），旨在解决有限故障数据和类别不平衡下的渐进式故障诊断问题。通过改进表示学习、减少遗忘和优化示例选择，SCLIFD有效缓解了灾难性遗忘和类别不平衡，实验结果表明其在多种数据集上表现优越。
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关键要点
- 该研究提出了一种监督对比知识蒸馏框架（SCLIFD），旨在解决有限故障数据和类别不平衡下的渐进式故障诊断问题。
- SCLIFD通过改进表示学习能力、减少遗忘和优化示例选择，有效缓解了灾难性遗忘和类别不平衡。
- 实验结果表明，SCLIFD在多种不平衡比例的模拟和真实工业数据集上表现优越。
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