【摘 要】
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生产线上缺陷样本数量极为有限,使用传统GAN模型生成补充样本可增加样本特征并提高分类模型稳定性,但存在模型崩溃和模型难以训练的问题。此外,产品分类训练的模型难以适应生产线上批次之间特征的动态变化,需要在运行过程中根据新样本动态更新模型参数提高适应性。针对上述问题,本文提出采用人工标注的新样本以及改进GAN模型生成的样本通过Deep Q-Learning(DQN)强化实现动态更新模型参数。在小龙虾分
【机 构】
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国网湖北省电力有限公司技术培训中心,武汉430027;湖北工业大学 电气与电子工程学院,武汉430068
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生产线上缺陷样本数量极为有限,使用传统GAN模型生成补充样本可增加样本特征并提高分类模型稳定性,但存在模型崩溃和模型难以训练的问题。此外,产品分类训练的模型难以适应生产线上批次之间特征的动态变化,需要在运行过程中根据新样本动态更新模型参数提高适应性。针对上述问题,本文提出采用人工标注的新样本以及改进GAN模型生成的样本通过Deep Q-Learning(DQN)强化实现动态更新模型参数。在小龙虾分类数据集上实验表明:相比改进前,基于改进LeNet的GAN判别模型准确率提高19%;生成的图像样本可用率
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我国优秀的羽毛球男子单打运动员周天成在竞技能力各方面存在不稳定性和波动性.对此本研究通过文献资料法、影像视频法、数理统计法和逻辑分析法等研究方法,反复观看2020年世界羽联世界巡回赛全英公开赛男单冠军安塞龙和亚军周天成从八强到决赛的五场比赛录像来分析,并对比两者的发球、接发球技术特征.旨在通过对两者的羽毛球发球、接发球技术进行比较分析,探讨周天成在发球、接发球技术中的不足,并反思归纳可改进和加强的方向,为稳定中国羽毛球队男单项目地位和为后备力量的培养提供理论依据.
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