零样本流态识别模型

无需训练样本

通过属性描述与属性迁移，实现对未见过流态的准确识别。

Li, Linghan · Xinyi, Han · Feng, Dong · 张淑美

IEEE Transactions on Industrial Informatics 2024

技术优势

未见过流态也能识别

通过属性描述和属性迁移，模型无需目标流态的训练样本即可识别未见过流态。

特征提取更稳定

提出的SD-S²FA采用扩展Siamese网络提取慢稳态特征，能够捕捉长期时间相干性，提高属性相关特征的稳定性。

应用场景

• 工业过程监测：用于识别未见过流态，减少数据采集成本。
• 两相流测量：替代传统依赖大量标注样本的测量方法。
• 工业安全监测：提升危险流态识别能力，保障运行安全。