特别是机械故障诊断，被领域内某些牛校团队套着深度学习的壳子库库水
CCF A会出一个分类模型就光速套过来发。有些小样本学习居然就直接硬训练（没有预训练、蒸馏、迁移等策略），直接通过三到五个样本（三分类）的训练，实现测试集100多个样本90%以上的acc，有种熵减的美。
早些年清一色的CWRU数据（五层CNN就能到95%），现在都学精了，买些轴承电机自己采，效果都嘎嘎棒。
早些年还好发文章，现在根本卷上天了，发不了好刊了 ，测量传感领域还行的一个期刊MEAS，直接在guideline里声明抵制DL+FaultFiagnosis。
硕士的话，可以搞这个课题，方法很成熟了，找个好模型好数据，找点没见过的场景，毕业应该不愁。老师让的话，发个EI会议达到毕业要求就直接学工作技能找实习。想读博的话，得再考虑考虑，因为文章不好发了，怕到时候没有文章申。读博，我是觉得不要再搞这个方向了，不咋好。硬要做的话，不如做那种多源信息的装备异常检测，总比机械故障诊断强。
#故障诊断 #读研 #科研
CCF A会出一个分类模型就光速套过来发。有些小样本学习居然就直接硬训练（没有预训练、蒸馏、迁移等策略），直接通过三到五个样本（三分类）的训练，实现测试集100多个样本90%以上的acc，有种熵减的美。
早些年清一色的CWRU数据（五层CNN就能到95%），现在都学精了，买些轴承电机自己采，效果都嘎嘎棒。
早些年还好发文章，现在根本卷上天了，发不了好刊了 ，测量传感领域还行的一个期刊MEAS，直接在guideline里声明抵制DL+FaultFiagnosis。
硕士的话，可以搞这个课题，方法很成熟了，找个好模型好数据，找点没见过的场景，毕业应该不愁。老师让的话，发个EI会议达到毕业要求就直接学工作技能找实习。想读博的话，得再考虑考虑，因为文章不好发了，怕到时候没有文章申。读博，我是觉得不要再搞这个方向了，不咋好。硬要做的话，不如做那种多源信息的装备异常检测，总比机械故障诊断强。
#故障诊断 #读研 #科研
