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公开(公告)号:CN109726195B
公开(公告)日:2020-09-11
申请号:CN201811419516.4
申请日:2018-11-26
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 本发明实施例提供一种数据增强方法及装置,该方法包括:对不同标签下多维时序数据进行预处理,得到特征数据;对特征数据进行特征分析,获取特征数据中特征维与标签之间的相关系数,其中相关系数用于反映特征维和标签之间的关系;根据相关系数的大小,将预设数量的特征维作为主特征维,其余特征维为非主特征维;对非主特征维数据进行加权融合处理或加噪声处理,结合主特征维数据生成增强数据。本发明实施例提供的数据增强方法及装置,运用于多维特征数据的数据增强中,能够在保持原有数据主要特征不变的前提下,对非主要特征进行加权计算以达到增强数据的效果,能够在处理小样本数据集时,提高准确率和泛化能力。
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公开(公告)号:CN109726195A
公开(公告)日:2019-05-07
申请号:CN201811419516.4
申请日:2018-11-26
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 本发明实施例提供一种数据增强方法及装置,该方法包括:对不同标签下多维时序数据进行预处理,得到特征数据;对特征数据进行特征分析,获取特征数据中特征维与标签之间的相关系数,其中相关系数用于反映特征维和标签之间的关系;根据相关系数的大小,将预设数量的特征维作为主特征维,其余特征维为非主特征维;对非主特征维数据进行加权融合处理或加噪声处理,结合主特征维数据生成增强数据。本发明实施例提供的数据增强方法及装置,运用于多维特征数据的数据增强中,能够在保持原有数据主要特征不变的前提下,对非主要特征进行加权计算以达到增强数据的效果,能够在处理小样本数据集时,提高准确率和泛化能力。
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