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一种基于因果干预的少样本学习的故障诊断模型 本文提出CIRNet，一种融合元学习与因果干预的少样本故障诊断框架。针对传统方法易学习伪相关特征的问题，CIRNet通过构建结构因果模型，采用类级和特征级双调整策略消除先验知识干扰。实验在多个轴承/齿轮数据集上验证其有效性，在跨组件任务中准确率最高达93.41%，特征可视化显示更好的类可分性。相比现有方法，CIRNet显著提升了模型泛化能力和可解释性。 阅读详情
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