近期，电气信息工程学院岳伟超副教授团队在知识表示推理建模以及多源域少样本跨域故障诊断方面取得了若干研究成果，在人工智能领域的中科院一区TOP期刊《IEEE Transactions on Industrial Informatics》、《Expert Systems with Applications》发表论文2篇。
1、基于层次化任务构建的多源自适应元迁移学习在跨领域故障诊断中的应用
多源域跨域故障诊断通过利用多个源域的知识实现对目标域的精确诊断。然而，现有的研究通常基于所有源域与目标域同时对齐或分别对齐的策略，未能充分考虑多源域间的分布差异，限制了目标域与多源域之间的有效知识迁移。为了解决上述问题，本文提出了一种多源域语义对齐自适应元迁移学习的跨域故障诊断方法。首先，语义对齐双向嵌入模块通过将标签嵌入和特征嵌入进行对齐，实现对元学习器参数的预训练。其次，设计一种新型的任务划分策略，构建多组源域-目标域对，用于学习可长期嵌入的高级元知识。最后，构建了原型特征映射网络，采用可微的闭式解对校准原型进一步优化，并使用可学习矩阵代替传统的固定原型，获得自适应动态调整的原型。
图1. 基于层次化任务构建的多源自适应元迁移学习框架
该论文以郑州轻工业大学为第一署名单位，岳伟超为第一作者，硕士研究生胡海洋为第二作者，郑州大学万晓雪为通讯作者。
原文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11456182
引用格式：Weichao Yue, Haiyang Hu, Fang Wang, Xiaoxue Wan, Xiaofang Chen. Hierarchical Task-Building-Based Multisource Adaptive Meta Transfer Learning for Cross-Domain Fault Diagnosis. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2026.DOI: 10.1109/TII.2026.3672888.
《IEEE Transactions on Industrial Informatics》(TII) 是IEEE旗下工业电子学会主办的旗舰期刊之一，主要刊载工业信息学、智能制造、工业人工智能、工业物联网、网络化控制系统、工业大数据分析、数字孪生、智能感知与工业自动化等领域的原创性研究成果。期刊致力于推动信息技术与工业系统的深度融合，在工业智能化、数字化转型及新型工业体系建设方面具有重要学术影响力。该期刊为中科院一区Top期刊，最新影响因子为9.9。
2、基于动态自适应最小调整共识的概率双层语言Petri网过热度识别
铝电解槽过热度是反映槽况的重要指标，其准确识别对提高生产效率、降低能耗具有重要意义。然而，由于生产环境复杂，过热度难以直接测量，目前主要依赖专家经验进行判断。现有方法在复杂知识表达以及专家意见融合方面仍存在一定局限性，影响了识别结果的准确性和可靠性。针对上述问题，作者提出了基于动态自适应最小调整共识的概率双层语言Petri网，有效提升了专家知识的表达能力和多专家决策的一致性，进一步提高了过热度识别的准确性，为铝电解过程智能化运行提供了重要支撑。
图2. 基于动态自适应最小调整共识的概率双层语言Petri网过热度识别
该论文以郑州轻工业大学为第一署名单位，岳伟超为第一作者，硕士研究生芋孟齐为第二作者，郑州大学万晓雪为通讯作者。
原文链接：https://doi.org/10.1016/j.eswa.2026.132184
引用格式：Weichao Yue, Mengqi Yu, Fang Wang, Sanyi Li, Xiaoxue Wan, Xiaofang Chen. Dynamic adaptive minimum adjustment consensus-based probabilistic double hierarchy linguistic Petri nets for superheat degree recognition. Expert Systems with Applications, 2026，321: 132184.
《Expert Systems with Applications》（ESWA）是Elsevier出版社旗下人工智能领域的重要国际学术期刊，创刊于1990年，致力于发表专家系统、人工智能、机器学习、数据挖掘、知识发现、智能决策支持系统、深度学习、群体智能优化及其在工业、能源、交通、医疗、金融等领域应用的原创性研究成果。期刊强调人工智能理论与实际应用的结合，在智能系统设计、智能决策分析及复杂系统优化等方向具有广泛影响力。该期刊为中科院一区Top期刊，最新影响因子为7.5。
上述2篇论文得到了国家自然科学基金重点项目、河南省优秀青年科学基金项目、以及河南省科技攻关项目的支持。
