Münasibət biliyinə əsaslanan nadir nasazlıq qorunmalı federativ dinamik model seyrəltmə üsulu, müxtəlif mühərriklərdən gələn xam monitorinq məlumatlarını mərkəzi nöqtədə toplamadan əməkdaşlı diaqnostika aparmağı, azsaylı nadir nasazlıq nümunələrinin bilgisini federativ birləşdirmə zamanı itirməməyi və yaranan modeli kənar cihazlarda işləyə biləcək qədər kiçiltməyi hədəfləyən maşın öyrənməsi çərçivəsidir. Üsul hər yerli müştəridən üç növ bilgi çıxarır: çıxış-ayırdedici bilgi, sinif-prototip münasibətləri və girişə-həssas münasibətlər. Serverdə nümunə seyrəkliyi, çıxış etibarlılığı və sinifdaxili səpələnmə nəzərə alınaraq nadir nasazlıq bilgisinə çəki verilir; daha sonra qlobal müəllim model münasibət məhdudiyyətləri altında qapılı tələbə modelə ötürülür və lazımsız kanallar basdırılır.

CWRU podşipnik məlumat dəstindəki birləşmiş balanssızlıq ssenarisində üsul %84,9 orta dəqiqlik, %84,0 Macro-F1 və %80,0 OR14 recall əldə etmişdir. Eyni şəraitdə Fed-KD-nin müvafiq göstəriciləri %74,7, %72,0 və %58,0-dır. HUST çoxmodallı mühərrik məlumat dəstindəki parçalanmış-modallıq nadir-nasazlıq ssenarisində üsul %88,4 orta dəqiqlik, %87,8 Macro-F1 və %84,0 qırıq rotor çubuğu (BRB) recall göstəricisinə çatmışdır. Görülməmiş 30 Hz iş şəraitində isə %84,3 orta dəqiqlik, %83,5 Macro-F1 və %78,0 BRB recall bildirilmişdir.

Model sıxılması yalnız parametr sayının azaldılması kimi tətbiq edilməmişdir. Tələbə şəbəkəsindəki öyrənilə bilən qapılar, nadir nasazlıqların ayrılması üçün zəruri kanalları qoruyan münasibət itkiləri ilə birlikdə öyrədilmişdir. HUST testində son model 0,68 milyon parametr, 1,55 milyon FLOP, 2,31 ms tək-nümunə çıxarım müddəti və 596,4 MiB pik çıxarım yaddaşı ilə bildirilmişdir. Bununla belə nəticələr üç müştərili idarə olunan non-IID təcrübələrinə və iki açıq məlumat dəstinə aiddir; böyükmiqyaslı real sənaye federasiyası üçün hələ birbaşa sübut təqdim etmir. Bundan əlavə, xam siqnalların yerli saxlanması üsulu “privacy-aware” edir, lakin müəlliflərin açıq şəkildə qeyd etdiyi kimi formal məxfilik zəmanəti yaratmır.

Problemin mühəndislik konteksti

Sənaye mühərriklərində podşipnik zədəsi, rotor balanssızlığı, hizasızlıq, qırıq rotor çubuğu, sarğı qısaqapanması və gərginlik balanssızlığı kimi nasazlıqlar istehsal davamlılığına və texniki xidmət xərclərinə birbaşa təsir edə bilər. Lakin real çoxstansiyalı diaqnostika mühitində bütün maşınlar eyni məlumat miqdarına, eyni sensorlara və ya eyni nasazlıq paylanmasına malik deyil. Bəzi stansiyalarda müəyyən nasazlıqlar heç görülmədiyi halda, başqa bir müştəridə nadir nasazlığa aid yalnız bir neçə səs-küylü qeyd ola bilər.

Bu şərait klassik federativ öyrənmə üçün çətindir. Parametrləri sadəcə nümunə sayına görə ortalamaq, böyük məlumat həcminə malik müştərilərin qlobal modeli dominant etməsinə səbəb ola bilər. Nadir nasazlıq yalnız kiçik bir müştəridə mövcuddursa, həmin nasazlığın qərar sərhədi qlobal model daxilində zəifləyə bilər. Digər tərəfdən, bütün müştərilərdən gələn təkrarlanan və ya çoxluq siniflərinin dominant olduğu xüsusiyyətlərin qorunması da lazımsız model böyüklüyünə səbəb ola bilər.

Federativ Öyrənmədə Nadir Nasazlıq Bilgisi Niyə İtirilə Bilər?

Federativ öyrənmədə yerli məlumat paylanmaları non-IID olduqda, böyük və yüksək keyfiyyətli məlumat dəstlərinə malik müştərilər qlobal birləşməyə daha güclü təsir göstərə bilər; yalnız azsaylı müştərilərdə olan nadir nasazlıq nümunələri isə ortalamada zəifləyə bilər. Bu işin həlli müştəri töhfəsini yalnız nümunə sayına görə deyil, nadirlik, çıxış etibarlılığı və sinifdaxili səpələnməyə görə sinif səviyyəsində çəkiləndirməkdir.

Təklif olunan çərçivənin dörd mərhələsi

Mənbənin 6-cı səhifəsindəki Şəkil 1 üsulu dörd ardıcıl proses kimi göstərir: yerli bilgi hasilatı, federativ bilgi füzyonu, qlobal müəllim modelin optimallaşdırılması və tələbə modelin qapılı dinamik seyrəldilməsi.

Federativ sistemdə müştəri sayı \(K\), sinif sayı \(C\), müştəri \(k\)-nın məlumat dəsti \(D_k\), serverdəki etiketli kalibrasiya dəsti \(D_a\), yerli model \(F_k\), qlobal müəllim \(F_G\) və tələbə model \(F_S\) ilə göstərilir.

Yerli modelin əsas proqnozu

Müştəri \(k\)-nın xüsusiyyət çıxarıcısı \(\phi_k(\cdot)\), təsnifatçısı \(g_k(\cdot)\) və parametrləri \(\theta_k\) olsun. Mənbənin Tənlik (1)-i:

\[ z_{k,i}=g_k\!\left(\phi_k(x_{k,i};\theta_k)\right), \qquad p_{k,i}=\operatorname{softmax}(z_{k,i}) \tag{1} \]

\(z_{k,i}\) təsnifat logitlərini, \(p_{k,i}\) isə sinif ehtimallarını ifadə edir. Bu model yerli məlumatda öyrədilir; xam siqnal serverə göndərilmir.

Nadir sinifləri yerli səviyyədə tarazlayan itki

Yerli təlimdə nadir siniflərin təsirini artırmaq üçün sinif-balanslı çarpaz entropiya istifadə olunur:

\[ L_k^{ce} = -\frac{1}{n_k} \sum_{i=1}^{n_k} \gamma_{k,y_{k,i}} \log p_{k,i}^{(y_{k,i})} \tag{2} \]

\[ \gamma_{k,c} = \frac{(n_{k,c}+\varepsilon)^{-\eta}} {\sum_{j=1}^{C}(n_{k,j}+\varepsilon)^{-\eta}} \]

\(n_{k,c}\), müştəri \(k\)-dakı \(c\) sinfinin nümunə sayıdır. \(\varepsilon\) sıfıra bölünmənin qarşısını alır; \(\eta\) isə nadir sinfə ediləcək kompensasiyanın gücünü müəyyən edir. Təcrübələrdə \(\eta=0.5\) və \(\varepsilon=10^{-6}\) istifadə edilmişdir.

Çox Qranulyar Münasibət Bilgisi Nədir?

Bu işdə çox qranulyar münasibət bilgisi model bilgisini yalnız son sinif ehtimalları ilə deyil, üç tamamlayıcı səviyyədə təmsil edir: yumşaldılmış çıxış paylanmaları qərar sərhədlərini, sinif prototipləri nasazlıqlar arasındakı struktur münasibətləri, qradient əsaslı girişə-həssas münasibətlər isə zəif və ya sərhəddəki nadir nasazlıq xüsusiyyətlərinə həssaslığı təsvir edir.

1. Çıxış-ayırdedici bilgi

Sərt sinif etiketi əvəzinə temperatur \(T\) ilə yumşaldılmış paylanma istifadə olunur:

\[ q^T_{k,i} = \operatorname{softmax} \left( \frac{z_{k,i}}{T} \right) \tag{3} \]

Təcrübələrdə \(T=3\)-dür. Yumşaq ehtimallar yalnız düzgün sinfi deyil, digər siniflərin nisbi oxşarlığını da ehtiva etdiyindən, xüsusilə bir-birinə yaxın nasazlıq tiplərinin qərar sərhədlərinin ötürülməsinə kömək edir.

2. Sinif-prototip münasibəti

Dərin xüsusiyyət \(h_{k,i}=\phi_k(x_{k,i};\theta_k)\) ilə müəyyən edilir. Bir sinfin prototipi normallaşdırılmış xüsusiyyətlərin ortalamasıdır:

\[ \pi_{k,c} = \frac{1}{n_{k,c}} \sum_{i:y_{k,i}=c} \frac{h_{k,i}} {\|h_{k,i}\|_2} \tag{4} \]

İki sinif arasındakı münasibət kosinus oxşarlığı ilə yazılır:

\[ R^p_k(c,c') = \frac{\pi_{k,c}^{\top}\pi_{k,c'}} {\|\pi_{k,c}\|_2\|\pi_{k,c'}\|_2} \tag{5} \]

Bu matris, məsələn, iki xarici halqa nasazlığının xüsusiyyət məkanında bir-birinə nə qədər yaxın olduğunu modelin yalnız son sinif qərarından asılı olmayaraq qorumağa çalışır.

3. Girişə-həssas münasibət

Bir sinfin həssaslıq prototipi müvafiq sinif logitinin xüsusiyyətə görə qradientindən yaradılır:

\[ s_{k,c} = \frac{1}{n_{k,c}} \sum_{i:y_{k,i}=c} \frac{\nabla_{h_{k,i}}z^{(c)}_{k,i}} {\|\nabla_{h_{k,i}}z^{(c)}_{k,i}\|_2} \tag{6} \]

Daha sonra siniflərarası həssaslıq münasibəti:

\[ R^s_k(c,c') = \frac{s_{k,c}^{\top}s_{k,c'}} {\|s_{k,c}\|_2\|s_{k,c'}\|_2} \tag{7} \]

Bu qatın məqsədi xüsusilə zəif impulsu olan, aşağı SNR-li və ya sinif sərhədində yerləşən nadir nasazlıq nümunələrinə hansı xüsusiyyət kanallarının həssas olduğunu itirməməkdir. 18-ci səhifədəki Şəkil 8 tam modelin OR14 nümunələrində daha sıx və sabit nadir-nasazlıq həssas kanal cavabları yaratdığını göstərir.

Xam məlumat göndərilmədən kommunikasiya

Hər müştəri xam vibrasiya və ya akustik siqnal əvəzinə çıxış cavabları, prototiplər, iki münasibət matrisi və sinif statistikalarını göndərir. Mənbə kommunikasiya yükünü:

\[ B_{\mathrm{rel}} = b\left( N_aC+Cd+2C^2+3C \right) \]

kimi verir. Parametr əsaslı klassik federativ ötürmə üçün:

\[ B_{\mathrm{param}}=b|\theta| \]

istifadə olunur. \(b\) bir üzən nöqtə dəyərinin bayt ölçüsü, \(N_a\) kalibrasiya nümunələrinin sayı, \(d\) prototip ölçüsüdür. Bu müqayisə təsvirçilərin bir çox halda tam model parametrlərindən kiçik ola biləcəyini göstərir; lakin real kommunikasiya qazancı \(N_a\), \(C\), \(d\) və model ölçüsündən asılıdır.

İşin Metodu və Nəticələri

Nadir-Nasazlığa Həssas Federativ Çəkiləndirmə Necə İşləyir?

Server hər müştəri-sinif cütünün töhfəsini üç dəyişənlə qiymətləndirir: sinfin nə qədər seyrək olduğu, model çıxışının nə qədər etibarlı olduğu və eyni sinfə aid xüsusiyyətlərin nə qədər səpələndiyi. Etibarlı, lakin az nümunəli nadir sinif bilgisinin çəkisi artırılır, aşağı etibarlılıq və ya yüksək səpələnmə isə töhfənin həddindən artıq böyüməsini məhdudlaşdırır.

Çıxış etibarlılığı

Sinif \(c\) üçün bilgi etibarlılığı mənbədə:

\[ \rho_{k,c} = 1- \frac{1} {n_{k,c}\log C} \sum_{i:y_{k,i}=c} H(q^T_{k,i}) \tag{8} \]

kimi müəyyən edilir. Entropiya aşağıdırsa çıxış paylanması daha sabitdir və \(\rho_{k,c}\) yüksəlir.

Sinifdaxili səpələnmə

\[ d_{k,c} = \frac{1}{n_{k,c}} \sum_{i:y_{k,i}=c} \left\| \frac{h_{k,i}}{\|h_{k,i}\|_2} - \pi_{k,c} \right\|_2^2 \tag{9} \]

Böyük \(d_{k,c}\), eyni sinfə aid xüsusiyyətlərin prototip ətrafında daha geniş səpələndiyini göstərir.

Sinif səviyyəsində federativ çəki

Mənbə Tənlik (10)-da çəkini belə verir:

\[ \alpha_{k,c} = \frac{ \exp\!\left( \beta_r r_{k,c} + \beta_\rho \rho_{k,c} - \beta_d d_{k,c} \right)} { \sum_{j\in K_c} \exp\!\left( \beta_r r_{j,c} + \beta_\rho \rho_{j,c} - \beta_d d_{j,c} \right)} \tag{10} \]

\[ r_{k,c} = \frac{1}{\log(e+n_{k,c})} \]

Burada \(r_{k,c}\) sinif seyrəkliyini ifadə edir. İşdə seçilən parametr \((\beta_r,\beta_\rho,\beta_d)=(1.0,1.0,0.5)\)-dir. Mənbənin formul göstərimində ilk əmsallar bir yerdə \(\beta_1,\beta_2,\beta_3\) kimi çap edilmiş, izahda və sonrakı təcrübələrdə isə \(\beta_r,\beta_\rho,\beta_d\) istifadə olunmuşdur; burada elmi məna dəyişdirilmədən ikinci, təcrübələrlə uyğun adlandırma istifadə edilmiş və mənbədəki notasiya fərqi biblioqrafik qeyddə göstərilmişdir.

Münasibətlərin qlobal birləşdirilməsi

Server sinif prototiplərini və iki münasibət matrisini çəkili şəkildə birləşdirir:

\[ \pi_c = \sum_{k\in K_c} \alpha_{k,c}\pi_{k,c} \tag{11a} \]

\[ R^p(c,c') = \sum_{k\in K_{c,c'}} \alpha_{k,c,c'}R^p_k(c,c'), \qquad R^s(c,c') = \sum_{k\in K_{c,c'}} \alpha_{k,c,c'}R^s_k(c,c') \tag{11b} \]

Qlobal müəllimin optimallaşdırılması

Müəllim model yalnız təsnifat itkisi ilə deyil, çıxış, prototip və həssaslıq münasibətlərinin birlikdə qorunması ilə öyrədilir:

\[ L_G = L^{ce}_0 + \lambda_oT^2 KL(\bar q^T\|q_G^T) + \lambda_p \|R_G^p-R^p\|_F^2 + \lambda_s \|R_G^s-R^s\|_F^2 \tag{12} \]

\[ \theta_G^{t+1} = \theta_G^t - \eta_G\nabla_{\theta_G}L_G \]

\(L_0^{ce}\), serverdəki etiketli anchor/kalibrasiya dəsti üzərində hesablanan nəzarətli itkidir. Mənbəyə görə etiketli anchor məlumatı yoxdursa bu termin çıxarıla bilər və müəllim yalnız distillasiya ilə münasibət məhdudiyyətlərindən yenilənə bilər.

Qapılı Dinamik Model Seyrəltməsi Nadir Nasazlıqları Necə Qorumağa Çalışır?

Tələbə şəbəkəsində hər xüsusiyyət kanalına öyrənilə bilən bir qapı təyin olunur. Seyrəklik cəzası aşağı töhfəli kanalları sıfıra doğru itələyərkən çıxış, sinif-prototip və həssaslıq münasibəti itkiləri nadir nasazlıq ayrımı üçün zəruri kanalları qoruyur; son kanal dəsti həmçinin ümumi dəqiqlik və nadir-nasazlıq recall tolerantlıqlarını keçməlidir.

Öyrənilə bilən kanal qapıları

\[ m_l=\sigma(a_l), \qquad \tilde h_{S,l}=m_l\odot h_{S,l} \tag{13} \]

\(a_l\) öyrənilən qapı parametri, \(\sigma\) sigmoid funksiyası, \(m_l\) kanalın saxlanma dərəcəsidir. Kiçik \(m_l\), kanalın münasibət-qoruyucu diaqnostikaya aşağı töhfə verdiyini göstərir.

Tələbə modelin itkisi

\[ \begin{aligned} L_S ={}& L_S^{ce} + \mu_oT^2KL(q_G^T\|q_S^T) + \mu_p\|R_G^p-R_S^p\|_F^2 \\ &+ \mu_s\|R_G^s-R_S^s\|_F^2 + \mu_g\sum_l\|m_l\|_1 + \mu_b\sum_l\|m_l(1-m_l)\|_1 \end{aligned} \tag{14} \]

Təcrübələrdə \(\mu_o=1.0\), \(\mu_p=\mu_s=0.5\), \(\mu_g=10^{-4}\) və \(\mu_b=10^{-3}\) istifadə edilmişdir. Son iki termin kanalları seyrəltməyi və qapıları qeyri-müəyyən ara qiymətlər əvəzinə 0 və ya 1-ə yaxınlaşdırmağı hədəfləyir.

Kanal seçmə həddi

\[ M_S^* = \left\{ j\mid \bar m_{l,j}\ge\xi,\ j\in M_S \right\} \tag{15} \]

Başlanğıc saxlama həddi \(\xi=0.5\)-dir. Performans qoruma şərti təmin olunmazsa hədd 0,05 azaldılır və tələbə yenidən incə tənzimlənir.

Həddindən artıq sıxılmanın qarşısını alan şərt

\[ Acc(F_S^*) \ge Acc(F_G)-\delta_a \]

\[ Rec_{\mathrm{rare}}(F_S^*) \ge Rec_{\mathrm{rare}}(F_G)-\delta_r \tag{16} \]

Bu meyar yalnız offline model seçimi və seyrəltmə mərhələsində istifadə olunur. Online kənar cihaz çıxarımında nadir nasazlıq etiketi tələb olunmur.

Təcrübə arxitekturası və təlim parametrləri

CWRU məlumat dəsti və birləşmiş balanssızlıq

CWRU təcrübəsində 1 HP yük, 1797 r/min fırlanma sürəti və 48 kHz nümunə götürmə tezliyindəki məlumatlar seçilmişdir. Birləşmiş balanssızlıq ssenarisində Client 1 hər sinif üçün 20 nümunədən ibarət 10 sinifli, lakin 2 dB səs-küylü məlumatlara və nadir OR14 sinfinə malikdir; Client 2 və Client 3-də doqquz sinif üçün sinif başına 200 nümunə vardır və OR14 tamamilə yoxdur.

Mənbənin qarışıqlıq matrisləri OR14-ün xüsusilə OR07 və OR21 ilə qarışdırıldığını göstərir. Təklif olunan üsulda bu qarışıqlıq nəzərəçarpacaq dərəcədə azalır. Bu nəticə yalnız orta dəqiqlik artımından daha vacibdir; üsulun dizayn məqsədi birbaşa nadir sinif sərhədini qorumaqdır.

HUST çoxmodallı mühərrik məlumat dəsti

HUST platformasında altı vəziyyət vardır: sağlam vəziyyət, podşipnik nasazlığı, rotor əyilməsi, qırıq rotor çubuğu, rotor hizasızlığı və gərginlik balanssızlığı. İş 5, 10, 20 və 30 Hz iş tezliklərini və 25,6 kHz nümunə götürmə tezliyini istifadə edir; hər faylda 163.840 məlumat nöqtəsi vardır.

Parçalanmış modallıq və nadir BRB

Görülməmiş 30 Hz şəraitinə ümumiləşdirmə

Təlim müştəriləri 5, 10 və 20 Hz şəraitlərini istifadə edərkən 30 Hz tamamilə test üçün ayrılmışdır.

23-cü səhifədəki t-SNE təsvirləri təklif olunan üsulda sinifdaxili klasterlərin daha kompakt və siniflərarası ayrımın daha aydın olduğunu göstərir. Bu vizuallaşdırma nəticəsidir; t-SNE təkbaşına səbəb-nəticə və ya qəti həndəsi sübut kimi şərh edilməməlidir.

Kənar cihazda modallıq itkisi

Model təlimdə iki modallıq görməsinə baxmayaraq, yerləşdirmə zamanı yalnız vibrasiya, yalnız akustika və ya təsadüfi modallıq itkisi ilə sınanmışdır.

Model ölçüsü və real ölçülmüş çıxarım xərci

Ölçmələr NVIDIA RTX 3060Ti GPU, Intel i7 CPU, Python 3.9, PyTorch 1.13 və CUDA 11.7 mühitində batch size 1 ilə aparılmışdır. Əvvəlcə 100 isinmə icrası, ardınca 1000 çıxarım təkrarı tətbiq edilmişdir.

Ablasiya Təcrübələri Üsulun Hansı Komponentlərinin Kritik Olduğunu Göstərir?

CWRU birləşmiş balanssızlıq ablasiyasında nadir-nasazlıq çəkiləndirməsini çıxarmaq OR14 recall göstəricisini %80-dən %68-ə salaraq ən böyük nadir-sinif itkisini yaratmışdır; prototip münasibəti çıxarıldıqda recall %72, girişə-həssas münasibət çıxarıldıqda %71 olmuşdur. Qapılı seyrəltmə çıxarıldıqda performans bir qədər yüksəlmiş, lakin parametr nisbəti 0,48-dən 1,00-a çıxmışdır; buna görə qapılama əsasən performans–yerləşdirmə xərci balansını təmin edir.

Çəki əmsallarının həssaslığı

Seçilən \((1.0,1.0,0.5)\) əmsal dəsti %84,9 dəqiqlik, %84,0 Macro-F1 və %80 OR14 recall ilə sınaqdan keçirilmiş variantlar arasında ən yaxşı tarazlığı vermişdir. Seyrəklik termini çıxarıldıqda OR14 recall %72-yə, etibarlılıq termini çıxarıldıqda %70-ə enir. Səpələnmə cəzasının 1,0-a qaldırılması da OR14 recall-u %76-ya endirir; bu, kiçik nümunəli, lakin faydalı nadir sinif bilgisini həddindən artıq basdırmağın mənfi tərəfini göstərir.

Təkrarlanan təcrübələr və statistik əhəmiyyət

Təcrübələr müxtəlif təsadüfi toxumlar və yenidən yaradılmış müştəri bölmələri ilə beş dəfə təkrarlanmışdır. Təklif olunan üsulla əsas güclü distillasiya bazası Fed-KD arasında cütləşdirilmiş t-testi tətbiq edilmiş və əsas nadir-sinif nəticələrində \(p<0.01\) bildirilmişdir. Məsələn CWRU OR14 recall göstəricisi Fed-KD üçün \(58\pm2.6\), təklif olunan üsul üçün \(80\pm1.8\)-dir.

İşin dediyi və demədiyi

Dəstəkləyir: Araşdırılan CWRU və HUST benchmark ssenarilərində çox-qranulyar münasibət bilgisi, nadir-nasazlığa həssas federativ çəkiləndirmə və qapılı seyrəltmənin birləşməsi seçilən müqayisə üsullarından daha yüksək nadir-sinif recall və daha aşağı kənar yerləşdirmə xərci təmin etmişdir.

Dəstəkləyir: Ənənəvi kanal seyrəltməsi əvəzinə münasibət qoruma məhdudiyyətləri ilə kanal seçmək, sınaqdan keçirilmiş ssenarilərdə sıxılma zamanı nadir nasazlıq bilgisini daha yaxşı qorumuşdur.

Dəstəkləmir: Xam məlumatın göndərilməməsi diferensial məxfilik və ya kriptoqrafik təhlükəsizlik səviyyəsində formal məxfilik zəmanəti deyil.

Dəstəkləmir: Üç müştəri və idarə olunan non-IID paylanmalarda alınan nəticələr yüzlərlə real zavod müştərisinə birbaşa miqyaslana biləcəyini sübut etmir.

Dəstəkləmir: Açıq məlumat dəstlərindəki uğur real sənaye sahə şəraitində eyni dəqiqlik və ya gecikmənin zəmanət olunduğu mənasına gəlmir.

Müəlliflərin gələcək iş istiqamətləri: daha miqyaslana bilən aqreqasiya, qeyri-müəyyənliyə həssas çəkiləndirmə, məlumat sürüşməsinə həssas yeniləmə və real təşkilatdaxili/sənaye çoxmüştərili mühərrik məlumat dəstlərində doğrulama.

Mənbə və Metod Qeydi

Orijinal başlıq: Relation Knowledge-Guided Federated Model Compression for Rare-Fault Preservation in Motor Fault Diagnosis

Müəlliflər: Genbao Zhao; Juan Zhang

Məsul müəllif: Juan Zhang

Affiliasiya: Mənbə PDF-də “Automation with the College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110000, China” formasında verilmişdir.

Jurnal: Machines

Nəşriyyat: MDPI, Basel, Switzerland

Cild / Say / Məqalə: 14(6), 689

DOI: 10.3390/machines14060689

Qəbul tarixi: 14 May 2026

Reviziya: 8 June 2026

Qəbul: 11 June 2026

Nəşr: 15 June 2026

Mənbə növü: Resenziyalı tədqiqat məqaləsi.

Lisenziya: Creative Commons Attribution (CC BY), mənbə PDF və rəsmi MDPI nəşr qeydi ilə təsdiqlənmişdir.

Maliyyələşdirmə: Müəlliflər xarici maliyyələşdirmə alınmadığını bildirmişlər.

Maraqlar toqquşması: Müəlliflər maraqlar toqquşmasının olmadığını bildirmişlər.

Məlumat əlçatanlığı: Mənbə istifadə edilən məlumatların məqalə daxilində təqdim olunduğunu bildirir. Təcrübələrdə CWRU və HUST açıq məlumat dəstlərindən istifadə edilmişdir.

Müəllif töhfələri: Methodology: G.Z. və J.Z.; writing—original draft: G.Z.; writing—review and editing: J.Z.

AI istifadəsi bəyanatı: Müəlliflər məqalədəki Şəkil 1–4-ün alqoritm tətbiqi prosesinin oxunaqlığını artırmaq məqsədilə ChatGPT 5.5 yardımı ilə çəkildiyini açıq şəkildə bildirmişlər.

Vizual hüquqlar qeydi: Verianla mətni mənbə fiqurlarının vizual quruluşunu kopyalamır. Xüsusilə CWRU və HUST təcrübə platforması görüntülərinin mənbə zənciri ayrıca olduğundan bu fotolar birbaşa yenidən istifadə edilməmişdir.

Mənbədaxili notasiya/redaktə qeydləri: Tənlik (10)-da əmsalların simvolları formul və izah arasında fərqli adlandırılmışdır; sonrakı təcrübə cədvəllərində \(\beta_r,\beta_\rho,\beta_d\) göstərimi istifadə olunur. 19-cu səhifədə Şəkil 9-u müzakirə edən paraqrafda “Figure 8” ifadəsi vardır. CWRU qarışıqlıq matrisi izahında “quantization” adı çəkilsə də müvafiq əsas nəticə cədvəlində ayrıca quantization sətri yoxdur. Bu məqamlar yeni məlumat yaradılaraq düzəldilməmişdir.

Əsas metodoloji məhdudiyyətlər: Üç müştəri ilə məhdud təcrübələr, idarə olunan non-IID paylanmalar, yalnız iki açıq məlumat dəsti, online məlumat sürüşməsinin birbaşa sınaqdan keçirilməməsi və formal məxfilik zəmanətinin olmaması.

Verianla emal üsulu: Mənbə mətn sətir və ya paraqraf əsasında tərcümə edilməmişdir. Model arxitekturası, tənlik zənciri, təcrübə şərtləri, məlumat dəstləri, performans nəticələri, ablasiya, yerləşdirmə xərci və məhdudiyyətlər ayrı elmi elementlərə bölünmüş; sonra müstəqil öyrədici quruluşda yenidən qurulmuşdur.