域自适应故障诊断python代码

域自适应故障诊断是一种机器学习技术，它通过将模型从一个已知领域（源域）应用到一个新的未知领域（目标域）来进行预测或分类任务。在Python中，可以使用Scikit-Learn库和其他相关的深度学习库如TensorFlow或PyTorch来编写这样的代码。

下面是一个简单的示例，展示了如何使用迁移学习（一种形式的域自适应）来对图像数据进行故障诊断：

# 导入所需的库
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
import torch
from torchvision import datasets, transforms

# 加载源域和目标域数据集
source_data = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor())
target_data = ...  # 自定义的目标域数据集 (例如 CIFAR-10)

# 准备数据
source_features, source_labels = extract_features(source_data)
target_features, target_labels = extract_features(target_data)  # 提取特征函数（例如卷积神经网络）

# 应用PCA进行降维（假设我们只考虑前几个主成分）
pca = PCA(n_components=10)
source_features = pca.fit_transform(source_features)
target_features = pca.transform(target_features)

# 训练源域分类器
source_classifier = SVC()
source_classifier.fit(source_features, source_labels)

# 使用源域模型对目标域进行预测
target_predictions = source_classifier.predict(target_features)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(target_labels, target_predictions)
print("Accuracy on target domain:", accuracy)

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