那有关平衡动态分布自适应的那部分相对应的代码呢

关于平衡动态分布自适应（Balanced Dynamic Distribution Adaptation, BDDA）的部分，具体的实现代码通常会涉及以下几个关键步骤：

1. **数据预处理**：对源域和目标域的数据进行预处理，包括滑窗分段、标准化等。
2. **特征提取**：使用改进的卷积神经网络（CNN）提取特征。
3. **最大均值差异（MMD）计算**：计算源域和目标域之间的MMD距离。
4. **平衡因子计算**：动态调整平衡因子 \(\mu\)。
5. **优化目标**：构建优化目标函数，并使用优化算法（如Adam）进行优化。
6. **分类器**：使用K-Nearest Neighbors (KNN)或其他分类器进行最终的分类。

以下是一个简化版本的Python代码示例，展示了如何实现BDDA的关键部分：

import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 定义改进的卷积神经网络
class WaveletConvNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(WaveletConvNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv1d(1, 2048, kernel_size=27)
        self.pool1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=16)
        self.conv2 = nn.Conv1d(2048, 128, kernel_size=27)
        self.pool2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=16)
        self.fc1 = nn.Linear(128 * 27, 216)
        self.fc2 = nn.Linear(216, 64)
        self.fc3 = nn.Linear(64, 4)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)

    def forward(self, x):
        x = self.relu(self.conv1(x))
        x = self.pool1(x)
        x = self.relu(self.conv2(x))
        x = self.pool2(x)
        x = x.view(-1, 128 * 27)
        x = self.relu(self.fc1(x))
        x = self.relu(self.fc2(x))
        x = self.softmax(self.fc3(x))
        return x

# 计算MMD距离
def compute_mmd(Xs, Xt):
    n_s = Xs.shape[0]
    n_t = Xt.shape[0]
    Kxx = torch.exp(-torch.cdist(Xs, Xs) / (2 * (Xs.std() ** 2)))
    Kyy = torch.exp(-torch.cdist(Xt, Xt) / (2 * (Xt.std() ** 2)))
    Kxy = torch.exp(-torch.cdist(Xs, Xt) / (2 * (Xs.std() ** 2)))
    mmd = Kxx.mean() + Kyy.mean() - 2 * Kxy.mean()
    return mmd

# 计算平衡因子
def compute_mu(e_h):
    A_distance = 2 * (1 - 2 * e_h)
    mu = A_distance / (A_distance + 1)
    return mu

# 主程序
def main():
    # 加载数据
    X_source, y_source = load_data('source_data_path')
    X_target, y_target = load_data('target_data_path')

    # 数据预处理
    X_source, X_val, y_source, y_val = train_test_split(X_source, y_source, test_size=0.3, random_state=42)
    X_source, X_target = preprocess_data(X_source, X_target)

    # 初始化模型和优化器
    model = WaveletConvNet()
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.99)
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()

    # 训练模型
    for epoch in range(100):
        model.train()
        optimizer.zero_grad()
        
        # 提取特征
        features_source = model.features(X_source)
        features_target = model.features(X_target)
        
        # 计算MMD距离
        mmd_loss = compute_mmd(features_source, features_target)
        
        # 计算分类损失
        outputs = model(X_source)
        classification_loss = criterion(outputs, y_source)
        
        # 计算总损失
        total_loss = classification_loss + 0.2 * mmd_loss
        
        # 反向传播和优化
        total_loss.backward()
        optimizer.step()
        
        # 验证模型
        if epoch % 10 == 0:
            model.eval()
            with torch.no_grad():
                val_outputs = model(X_val)
                val_predictions = torch.argmax(val_outputs, dim=1)
                val_accuracy = accuracy_score(y_val, val_predictions)
                print(f'Epoch [{epoch+1}/100], Validation Accuracy: {val_accuracy:.4f}')

    # 测试模型
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        target_features = model.features(X_target)
        knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
        knn_classifier.fit(features_source.detach().numpy(), y_source.numpy())
        target_predictions = knn_classifier.predict(target_features.detach().numpy())
        target_accuracy = accuracy_score(y_target, target_predictions)
        print(f'Target Domain Accuracy: {target_accuracy:.4f}')

if __name__ == "__main__":
    main()

### 说明：
1. **WaveletConvNet**: 定义了一个改进的卷积神经网络，包括卷积层、池化层和全连接层。
2. **compute_mmd**: 计算源域和目标域之间的最大均值差异（MMD）。
3. **compute_mu**: 计算平衡因子 \(\mu\)。
4. **main**: 主程序，包括数据加载、预处理、模型训练和测试。

请注意，这只是一个简化的示例，实际应用中可能需要更多的细节和优化，例如更复杂的预处理步骤、更精细的模型调参、更高级的优化策略等。