低资源高精度
通过预训练迁移特征，在数据稀缺条件下实现非线性系统精准负载辨识。
Zhu, Rui · Yuan, Weixuan · 费庆国 · 陈强 · Fan, Gang · Marchesiello, Stefano · Anastasio, D.
Engineering Structures 2025
预训练与迁移学习缓解了实际工程中数据稀缺的难题，通过跨分布数据集迁移特征，降低对单一任务数据的依赖，提升模型鲁棒性。
在随机载荷下，该方法的 RMSE 为 1.521，R² 达 0.996，准确性明显优于多层感知机和卷积神经网络等传统基准。
传统动态载荷识别方法在矩阵求解上常遇困难，而该方法借助 WaveNet 的能力，提升了精度与效率。