本文提出了一种基于神经过程和图卷积网络的深度转移学习方法（GTNP），旨在通过特征转移消除源领域与目标领域的数据分布差异，并在智能故障检测任务中验证了其优越性能。同时，研究探讨了无监督健康监测、贝叶斯循环神经网络的故障检测方法及其他深度学习技术在故障检测中的应用。

本文提出了一种基于神经过程和图卷积网络的深度转移学习方法（GTNP），通过特征转移策略消除源领域和目标领域之间的数据分布差异，减少目标领域中观测数据需求，提供定量值反映方法复杂性和任务难度，具有更好的检测性能。