【摘 要】
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随着数据时代的来临，基于数据驱动的轴承故障诊断方法表现出了优越的性能，但是此类方法依赖大量标记数据，而在实际生产过程中很难收集到大量的数据，因此小样本的轴承故障诊断具有很高的研究价值。对小样本条件下的轴承故障诊断方法进行了回顾，并将其分为两类：基于数据的方法和基于模型的方法。其中基于数据的方法是从数据角度对原始样本进行扩充；基于模型的方法是指利用模型优化特征提取或者提高分类精度等。最后总结了当前小
【基金项目】
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广东省普通高校创新团队项目（2020KCXTD017）； 广东省普通高校“人工智能”重点领域专项项目（2019KZDZX1004）； 广州市重点实验室建设项目（202002010003）； 广州市农业和社会发展重点研发计划项目（202206010022）；
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随着数据时代的来临，基于数据驱动的轴承故障诊断方法表现出了优越的性能，但是此类方法依赖大量标记数据，而在实际生产过程中很难收集到大量的数据，因此小样本的轴承故障诊断具有很高的研究价值。对小样本条件下的轴承故障诊断方法进行了回顾，并将其分为两类：基于数据的方法和基于模型的方法。其中基于数据的方法是从数据角度对原始样本进行扩充；基于模型的方法是指利用模型优化特征提取或者提高分类精度等。最后总结了当前小样本条件下故障诊断方法的不足，并展望了小样本轴承故障诊断的未来。
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