小样本故障诊断
通过纹理增强与动态特征选择，更全面地建模时频图像，提升小样本下的故障诊断能力。
徐岩 · Xinyao, Ma · Xuan, Wang · 王金甲 · 唐刚 · 冀中
Neurocomputing 2024
设计类内多样性损失促进同类样本特征的多样性，使每个样本的表征更加丰富，避免过拟合。
动态特征选择模块自适应地筛选与故障相关的特征，抑制无关信息，提升诊断精度。
纹理增强模块放大时频图像中的细微纹理，有助于提取更具判别力的类别级特征。