一种基于模型迁移的分布式光纤传感跨域事件分类方法技术

本发明专利技术提供了一种基于模型迁移的分布式光纤传感跨域事件分类方法，旨在解决现有技术中基于知识迁移的事件分类方法，在同时访问源域和目标域数据时不便于传输和共享的问题。主要包括构建数据集、训练源域模型、训练目标域模型、部署目标域模型等步骤；本发明专利技术通过引入无源域域适应方法，实现了在源数据不可访问情况下的跨域事件分类；通过邻域样本的知识聚合和伪标签优化能够有效减少伪标签中的噪声，生成更准确的伪标签，从而更准确地分类事件；同时，相比于依赖复杂生成模型的现有方法，本发明专利技术还基于邻域样本知识聚合和自监督对比学习框架，实现了低计算成本的伪标签优化策略，减少了对计算资源的需求，更加适用于实际应用中的大规模数据处理和实时监测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及信号检测，尤其是一种基于模型迁移的分布式光纤传感跨域事件分类方法。

技术介绍

1、在事件分类方面，分布式光纤传感通过检测和识别传感信号中的特征来区分不同类型的事件，如：管道泄漏检测、地震监测、边界安全、隧道和桥梁结构健康监测等领域，这需要对大量的传感数据进行分析和处理，通常采用机器学习和深度学习算法来自动化这一过程。

2、而现有的分布式光纤传感事件分类技术主要依赖于有监督的机器学习方法，该方法需要大量标注好的训练数据，在实际应用中，获取充足且精确的标注数据既耗时又昂贵，特别是分布式光纤传感系统通常部署在不同的物理环境中，这导致了数据分布的差异，即所谓的域漂移问题（domain shift）问题，为了解决域漂移问题，研究人员提出了域适应（domain adaptation, da）技术，试图通过在源域（有标注数据）和目标域（无标注数据）之间进行知识迁移来解决这一问题；尽管该方法在一定程度上提高了跨域迁移的效果，但仍至少存在如下问题：1）主要的一个数据安全问题：许多现有的跨域事件分类方法需要同时访问源域和目标域数据，而在实际应用中，源本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于模型迁移的分布式光纤传感跨域事件分类方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的一种基于模型迁移的分布式光纤传感跨域事件分类方法，其特征在于：所述步骤A1中，利用训练好的源域模型对目标域未标记的数据生成初步伪标签，基于邻域知识聚合策略，通过集成目标域中相似样本的信息来优化伪标签，对于目标域中的每个样本，通过计算样本间的余弦距离，找到其在特征空间中相近的K个样本，并通过如下软投票策略计算公式计算平均得分：

3.如权利要求1所述的一种基于模型迁移的分布式光纤传感跨域事件分类方法，其特征在于：所述步骤A4中，利用对比学习框架对目标域特征空间进行正...

【技术特征摘要】

1.一种基于模型迁移的分布式光纤传感跨域事件分类方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的一种基于模型迁移的分布式光纤传感跨域事件分类方法，其特征在于：所述步骤a1中，利用训练好的源域模型对目标域未标记的数据生成初步伪标签，基于邻域知识聚合策略，通过集成目标域中相似样本的信息来优化伪标签，对于目标域中的每个样本，通过计算样本间的余弦距离，找到其在特征空间中相近的k个样本，并通过如下软投票策略计算公式计算平均得分：

3.如权利要求1所述的一种基于模型迁移的分布式光纤传感跨域事件分类方法，其特征在于：所述步骤a4中，利用对比学习框架对目标域特征空间进行正则化，促使特征空间中的正样本对接近，负样本对远离，通过引入时间队列存储过去多个周期的预测结果，并排除在历史预测中被标记为同一类的负样本对，步骤如下：在队列中存储每个样本在过去t...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵欣，李天雄，刁庶，张福东，段清明，
申请(专利权)人：江苏吉科汇智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：