Zero-Shot Fault Diagnosis for Smart Process Manufacturing via Tensor Prototype Alignment
Notice bibliographique
Résumé
Identifying unseen faults is a crux of the digital transformation of process manufacturing. The ever-changing manufacturing process requires preset models to cope with unseen problems. However, most current works focus on recognizing objects seen during the training phase. Conventional zero-shot recognition methods perform poorly when they are applied directly to these tasks due to the different scenarios and limited generalizability. This article yields a tensor-based zero-shot fault diagnosis framework, termed MetaEvolver, which is dedicated to improving fault diagnosis accuracy and unseen domain generalizability for practical process manufacturing scenarios. MetaEvolver learns to evolve the dual prototype distributions for each uncertain meta-domain from seen faults and then adapt to unseen faults. We first propose the concept of the uncertain meta-domain and then construct corresponding sample prototypes with the guidance of class-level attributes, which produce the sample-attribute alignment at the prototype level. MetaEvolver further collaboratively evolves the uncertain meta-domain dual prototypes by injecting the prototype distribution information of another modality, boosting the sample-attribute alignment at the distribution level. Building on the uncertain meta-domain strategy, MetaEvolver is prone to achieving knowledge transferring and unseen domain generalization with the optimization of several devised loss functions. Comprehensive experimental results on five process manufacturing data groups and five zero-shot benchmarks demonstrate that our MetaEvolver has great superiority and potential to tackle zero-shot fault diagnosis for smart process manufacturing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».