公开(公告)号：CN117197608A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202311076370.9

申请日：2023-08-23

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 任宏亮 ,  朱宇灏 ,  卢瑾 ,  乐孜纯 ,  邹长铃 ,  董春华

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/44 ,  G06N20/00 ,  G06N3/048 ,  G06V10/74

Abstract: 一种面向连续型变量回归预测的生成对抗网络光谱数据增强方法，进行光谱数据采集并预处理；构建连续条件生成对抗网络的预训练网络T1和T2，以及连续条件生成对抗网络；利用生成光谱和实验真实光谱构建判别网络模型D；共享D网络的训练参数，对生成网络模型G进行训练；根据训练得到的新生成网络G，生成新的合成光谱；使合成光谱数据逐渐趋近于真实实验光谱数据；对合成光谱和真实实验光谱进行相似度判断；相似度满足要求后，将预设标签值输入标签输入网络，生成相应合成光谱；将合成光谱数据和相应预设标签与真实实验光谱数据构成机器学习预测模型的训练集，对该机器学习预测模型进行训练和测试。本发明提高机器学习预测模型的精度。