无范例类增量诊断
在不保留旧样本的前提下持续纳入新故障类别，通过原型迁移与特征分离缓解旧类遗忘与新旧混淆，诊断准确率显著优于现有方法。
Zongzhen, Ye · 吴军 · Xuesong, He · Lixiang, Wang · Jiang, Weixiong
Advanced Engineering Informatics 2025
通过最优传输理论将历史类别原型校正到新表示空间，避免原型漂移，无需回放旧数据即可保持旧类别性能。
混合对比学习模块增强类内特征紧凑性和类间特征可分性，减轻新旧类别特征重叠。
在两个数据集上均取得最高诊断准确率，且无需保留旧样本，优于现有最优方法。