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目前，研究者已经提出了很多用于解决目标域和源域之间的分布对齐和知识迁移问题的领域自适应方法。然而，大多数研究方法只关注到边缘分布对齐，忽略了目标域和源域之间判别性特征的学习。因此，在某些案例中，这些方法仍然不能很好地满足故障诊断要求。… 目录 基础代码小结 基础
目前，研究者已经提出了很多用于解决目标域和源域之间的分布对齐和知识迁移问题的领域自适应方法。然而，大多数研究方法只关注到边缘分布对齐，忽略了目标域和源域之间判别性特征的学习。因此，在某些案例中，这些方法仍然不能很好地满足故障诊断要求。为了提高分布一致性，并且对齐两个域的边缘分布和条件分布，我们提出了一种改进联合分布自适应(Improved Joint Distribution Adaptation, IJDA)机制。在该方法中，我们将最大均值差异和相关对齐(Correlation Alignment, CORAL)方法相结合，作为一个新的分布差异度量方法用于提高分布的一致性。在此基础上，提出了一种改进的条件分布对齐机制。另外，我们提出了一种新的I-SoftMax损失，该损失相比原始SoftMax损失具有更强的分类能力，可以帮助网络学习到更多可分离的特征。我们利用IJDA机制和I-SoftMax损失，构建了深度判别迁移学习网络(Deep Discriminative Transfer
