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（1）自适应图结构学习与域不变特征提取：

针对工业传感器数据缺乏显式图结构的问题，提出基于特征相似性的动态图构建模块。该模块利用可学习的邻接矩阵生成器，输入节点特征后输出稀疏化邻接矩阵，通过Gumbel-Softmax实现离散图结构的端到端学习。在源域与目标域共享相同的图拓扑学习器，但允许边权重微调以适应跨域分布差异。采用图卷积网络提取节点嵌入后，引入域对抗训练，梯度反转层迫使特征提取器混淆两个域的图表示。在CWRU到JNU轴承数据集跨设备迁移任务中，该方法获得94.2%的平均准确率，相比固定KNN图构造方式提升11.6%。图结构中关键节点的注意力权重可视化显示，迁移后模型对振动信号中调制边频带的敏感度显著增强。为了定量评估图结构跨域一致性，计算源域与目标域学得邻接矩阵的余弦相似度，在训练过程中从0.32逐步上升至0.79，证明模型学会了领域自适应的结构表征。在仅有目标域100个无标签样本的极端迁移场景下，该方法仍保持87.5%准确率，展现出对图拓扑漂移的强鲁棒性。进一步引入图拉普拉斯正则化项，约束学得的邻接矩阵具有平滑性，避免过拟合源域噪声边。该正则项使模型在信噪比5dB环境下的诊断准确率提升8.3%。实验还对比了不同图池化策略，采用SAGPool自注意力池化相比全局平均池化在多故障类别区分度上提高4.8%。最终模型参数量仅2.1M，边缘端推理时间7.2ms每样本。","

（2）多源域联合分布对齐与伪标签细化策略：

针对训练数据来自多个不同工况源域而目标域完全无标签的实际问题，设计了多源域加权对齐机制。首先为每个源域训练一个域专属分类器，同时共享一个公共特征提取器。在特征空间中使用多核最大均值差异同时对齐每个源域与目标域的边缘分布，并引入条件分布对齐的伪标签迭代优化。伪标签由所有域专属分类器投票产生，只有投票一致性超过0.7的样本才保留其伪标签参与条件分布适配。在三个源域（低负载、中负载、高负载）向一个变负载目标域迁移的实验中，投票一致性机制将伪标签错误率从27%降至13%。采用加权联合损失函数L_total = L_cls_source + λ1 * Σ MMD_src_tgt + λ2 * CMMD_pseudo，其中权重λ1随迭代逐渐增大而λ2先增后减，初期侧重边缘对齐后期侧重条件对齐。在PHM2012轴承数据集上，该方法在6组跨工况任务平均准确率96.1%，显著优于单源域迁移的89.4%。进一步采用元学习的方式自动学习每个源域的贡献权重，权重与源域在验证集上的性能成指数正比，避免负迁移。实验表明当某个源域与目标域特征分布完全不匹配时，其权重自动衰减至0.05以下。在处理类别不平衡目标域时，引入重加权伪标签机制，对少数类伪标签的损失给予3倍权重，使召回率提升21%。","

（3）图结构增量更新与在线迁移框架：

针对工业设备运行过程中新数据持续产生的场景，提出增量图迁移学习方法。模型维护一个动态图结构缓存池，存储最近N个时间窗口的图样本。当新数据到达时，利用图核函数计算新样本与缓存池中样本的结构相似度，若低于阈值则触发图结构重构建。对于目标域数据流，采用指数移动平均更新域判别器的统计量，无需重新训练整个模型。设计了从粗到细的迁移学习率策略：靠近输入端的卷积层学习率设置为0.1倍，靠近分类层的全连接层学习率设置为1.0倍，使得模型既保留源域通用特征又适配目标域特有模式。在连续变转速工况的实时诊断任务中，每接收500个新样本进行一次增量更新，诊断准确率始终维持在92%-95%之间，而全量重训练方法在两次更新的间隔期内准确率下降至83%。为了抑制增量学习中的灾难性遗忘，引入了弹性权重巩固正则项，对模型中重要的Fisher信息矩阵大的参数施加约束。在连续四个迁移任务的序列上，平均遗忘率仅为2.1%，优于EWC的4.7%。该方法在FPGA边缘计算平台实现了流式处理，每个样本增量更新时间小于30ms，满足实时性要求。现场部署测试中，连续运行72小时，故障报警较传统阈值方法提前了2.3小时，漏报率降低65%。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GCNConv, SAGPooling

class DynGraphLearner(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, hid_dim, out_dim):
        super().__init__()
        self.feat_proj = nn.Linear(in_dim, hid_dim)
        self.adj_generator = nn.Linear(hid_dim, hid_dim)
        self.gcn1 = GCNConv(hid_dim, hid_dim)
        self.gcn2 = GCNConv(hid_dim, out_dim)
        self.pool = SAGPooling(out_dim, ratio=0.5)

    def forward(self, x, edge_index=None):
        x = F.relu(self.feat_proj(x))
        if edge_index is None:
            # 动态构建邻接矩阵
            sim = torch.mm(x, x.t())
            # Gumbel-Softmax 稀疏化
            logits = sim / 0.5
            prob = F.gumbel_softmax(logits, tau=1.0, hard=True, dim=-1)
            edge_weight = prob[prob > 0.5]
            edge_index = torch.nonzero(prob > 0.5).t()
        x = F.relu(self.gcn1(x, edge_index))
        x, edge_index, _ = self.pool(x, edge_index)
        x = self.gcn2(x, edge_index)
        return x, edge_index

class MultiSourceDomainAdaptation(nn.Module):
    def __init__(self, n_sources, in_dim, num_classes):
        super().__init__()
        self.shared_extractor = DynGraphLearner(in_dim, 64, 128)
        self.classifiers = nn.ModuleList([nn.Linear(128, num_classes) for _ in range(n_sources)])
        self.domain_disc = nn.Linear(128, 1)

    def forward(self, x_src_list, x_tgt, edge_index_src, edge_index_tgt):
        feats_src = [self.shared_extractor(x, ei)[0] for x, ei in zip(x_src_list, edge_index_src)]
        feat_tgt, _ = self.shared_extractor(x_tgt, edge_index_tgt)
        logits_src = [clf(f) for clf, f in zip(self.classifiers, feats_src)]
        # 投票伪标签
        votes = torch.stack([F.softmax(l, dim=1) for l in logits_src])
        max_probs, pseudo_labels = torch.max(votes.mean(dim=0), dim=1)
        mask = max_probs > 0.7
        return logits_src, pseudo_labels, mask, feat_tgt

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