公开(公告)号：CN116304705A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310278870.4

申请日：2023-03-21

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 赵莎莎 ,  刘振娟 ,  张登银 ,  刘鑫 ,  冯向南 ,  蔡宇欣 ,  肖睿

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06F18/15 ,  G06F18/241 ,  G06N3/047 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开一种基于有条件扩散模型的流量数据集生成方法及装置，所述方法包括：采集带有标签的流量数据集；对原始流量数据集进行预处理得到灰度图；以灰度图作为输入，进行扩散模型的正向过程训练；当扩散模型收敛后，得到一个训练好的噪声预测器，用于扩散模型的逆向过程；利用高斯噪声生成与目标灰度图同大小的噪声图像，作为含噪图的初始值，进行逆向过程训练；循环迭代训练逆向过程，最后得到目标灰度图；将生成的灰度图转换成相应的数值矩阵，完成流量数据的生成。本发明避免了采用欠抽样可能造成丢失部分关键性特征、过抽样可能使分类器产生过拟合的缺点，相比GAN可以取得更好的图片生成效果，避免原始生成对抗模型中，训练不稳定的缺点。