【摘 要】
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针对不平衡数据集的在线监测与诊断问题,提出一种基于深度卷积生成对抗网络的算法模型.通过生成器与判别器之间的不断对抗,实现对数据训练网络参数的调整和优化,并得到近似分布数据,用以矫正数据集的不平衡性.利用深度卷积网络的转置卷积层替代池化层,在检测空间内实现上下同步采样,同时避免反复选择数据训练层参数而带来高成本计算.生成器的损失函数降低了生成数据与真实数据之间的差距.仿真实验结果显示,提出的算法具有较强的不平衡数据训练能力、分类能力和故障诊断性能.
【机 构】
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福建船政交通职业学院,福州 350000
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针对不平衡数据集的在线监测与诊断问题,提出一种基于深度卷积生成对抗网络的算法模型.通过生成器与判别器之间的不断对抗,实现对数据训练网络参数的调整和优化,并得到近似分布数据,用以矫正数据集的不平衡性.利用深度卷积网络的转置卷积层替代池化层,在检测空间内实现上下同步采样,同时避免反复选择数据训练层参数而带来高成本计算.生成器的损失函数降低了生成数据与真实数据之间的差距.仿真实验结果显示,提出的算法具有较强的不平衡数据训练能力、分类能力和故障诊断性能.
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