【摘 要】
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为了解决太阳能电池样本不均衡问题,提出负样本引导生成对抗网络的太阳能电池缺陷样本增强方法.通过在生成对抗模型中引入大量负样本和增加负样本引导损失,促进模型对正样本
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院,贵州大学大数据与信息工程学院,天津芯思科技有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61403119,61203275),河北省自然科学基金资助项目(F2018202078,F2019202305).
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为了解决太阳能电池样本不均衡问题,提出负样本引导生成对抗网络的太阳能电池缺陷样本增强方法.通过在生成对抗模型中引入大量负样本和增加负样本引导损失,促进模型对正样本特征的表达,提升生成样本的多样性;设计自适应的权值约束方法,平衡生成器和判别器的表达能力,提升生成样本的质量.实验结果表明,在太阳能电池电致发光(EL)缺陷数据集上,提出方法的生成质量和检测精度优于深度卷积生成对抗网络(DCGAN)、梯度惩罚Wasserstein距离生成对抗网络(WGAN-GP)和一阶导数生成对抗网络(FOGAN);该方法的F测
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