在目标域无标签、无先验知识的困难场景下，也能从多源域提取高相关故障特征，实现稳定一致的跨域诊断。
Yiyun, Xu · 陈良 · Fusheng, Zhang · Shubei, Wang · 石娟娟 · 沈长青
Measurement Science and Technology 2023
在目标域数据无标签、缺乏先验知识的挑战性场景下仍能有效提取故障特征。
结合所有可用源域的可迁移知识，避免单一源域选择难题，提升迁移性能。
通过相似性测量约束输入与中心特征的相似性，提高高相关特征对模型的贡献。
引入分类器差异损失最小化各域特定分类器输出差异，使目标域上预测结果一致。