基于多实例学习算法的机械系统模式识别模型

来源：振动与冲击杂志2025年第16期北京时间：

作者：栗云昊，郭茂祖，段然duanran@bucea，刘晓龙

单位：北京建筑大学电气与信息工程学院，北京102627

摘要：模式识别（Pattern Recognition）是机械系统在建模与应用中的关键步骤，也是工业化流程的关键。然而，机械系统的高稀疏性和噪声给模式识别带来了新的挑战，这些问题使得很多隐含的模式难以使用传统物理方法证明。这时，使用机器学习方法可以通过算法归纳和推理得到隐含的模式，从而发现机械系统在具体表达量上的表现形式和规律。但是在实际工作，训练样本中不可避免的会存在的大量的未被发现的模式，即假阴性样本。针对这一问题，多实例学习这一弱监督学习算法拥有巨大的优势。本文将多实例学习方法引入机械系统的模式识别之中，建立混合深度学习模型对模式进行推测，并证明多实例学习思想在解决这一弱标签问题时可以在降低数据集精度要求的同时，显著提高模型稳定性。

关键词：模式模型；弱监督学习；多实例学习；