Transfer Learning for Tonal Noise Prediction in VRF Units Using Thermodynamic and Vibration Signals
यह शोध पत्र डोमेन-इनवेरिएंट पार्शियल लीस्ट स्क्वायर्स (Di-PLS) पर आधारित एक अनसुपरवाइज्ड ट्रांसफर लर्निंग पद्धति प्रस्तावित करता है जो विभिन्न स्थितियों के तहत VRF इकाइयों में सेकंड-ऑर्डर हार्मोनिक टोनल नॉइज़ की सटीक भविष्यवाणी करने के लिए स्ट्रक्चरल वाइब्रेशन सिग्नल्स का लाभ उठाता है, जो डोमेन वितरण विसंगतियों को प्रभावी ढंग से कम करके पारंपरिक मॉडलों और थर्मोडायनामिक-आधारित दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करता है।