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基于改进辅助分类生成对抗网络的小样本轴承故障诊断
1
作者 谢莹 刘雪伟 鲁振杰 《轴承》 北大核心 2026年第1期100-110,共11页
针对实际工业生产中故障数据较难采集,而训练具有良好性能的深度学习模型又依赖于大量数据样本的问题,提出一种改进辅助分类生成对抗网络与注意力机制相结合(M-ACGAN-A)的故障诊断模型。首先,对振动信号进行短时傅里叶变换,将其转化为... 针对实际工业生产中故障数据较难采集,而训练具有良好性能的深度学习模型又依赖于大量数据样本的问题,提出一种改进辅助分类生成对抗网络与注意力机制相结合(M-ACGAN-A)的故障诊断模型。首先,对振动信号进行短时傅里叶变换,将其转化为二维时频图,从而增强数据特征;其次,采用辅助分类生成对抗网络(ACGAN)的生成器学习实际数据样本的分布,生成大量模拟数据样本;然后,利用嵌入注意力机制的分类器进行模型训练,引入Wasserstein距离指导模型缩短源分布与目标分布的差距,并通过谱归一化来防止模型梯度爆炸;最后,利用训练完成的判别器进行故障诊断。采用凯斯西储大学轴承数据集和帕德博恩大学轴承数据集进行试验,结果表明所提模型能够利用有限的数据信息实现故障诊断,相比于其他深度学习模型具有更高的诊断精度和泛化性。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 特征提取 傅里叶变换 小样本 辅助分类生成对抗网络
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基于类小波辅助分类生成对抗网络的轴承故障数据生成方法 被引量：2
2
作者 焦华超 孙文磊 王宏伟 《中国机械工程》 北大核心 2025年第3期546-557,共12页
利用数据生成方法生成时域特征和频域特征与轴承故障真实信号一致的高质量数据,构建平衡数据集,对数据不平衡情况下建立高效的轴承故障诊断模型具有重要意义。针对现有数据生成方法仅关注时域或频域单一特征的局限,提出了类小波辅助分... 利用数据生成方法生成时域特征和频域特征与轴承故障真实信号一致的高质量数据,构建平衡数据集,对数据不平衡情况下建立高效的轴承故障诊断模型具有重要意义。针对现有数据生成方法仅关注时域或频域单一特征的局限,提出了类小波辅助分类生成对抗网络。基于小波变换原理,使用多层神经网络构建类小波变换(WLT)网络,模拟小波变换及逆变换,建立时域与频域信号的映射关系;将WLT网络嵌入辅助分类生成对抗网络(ACGAN)模型中,作为模型生成器的主体;构建两个不同功能的判别器,使得改进的ACGAN在一次训练中能同时学到真实轴承振动信号的时域和频域特征信息。试验结果表明,WLT-ACGAN模型生成的轴承振动信号具有与真实轴承振动信号一致的时域特征和频域特征,数据不平衡时,利用生成信号扩增的平衡数据集构建的故障诊断模型具有较高的准确率。 展开更多
关键词 辅助分类生成对抗网络 类小波变换 轴承故障诊断 数据生成
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非平行文本下基于变分自编码器和辅助分类器生成对抗网络的语音转换 被引量：10
3
作者 李燕萍 曹盼 +2 位作者 石杨 张燕 钱博 《复旦学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期322-329,共8页
提出了1种基于变分自编码器和辅助分类器生成对抗网络的语音转换方法,实现了非平行文本条件下多对多的高质量语音转换.在该方法中,利用辅助分类器生成对抗网络替代基于变分自编码器和生成对抗网络模型中的Wasserstein生成对抗网络.由于... 提出了1种基于变分自编码器和辅助分类器生成对抗网络的语音转换方法,实现了非平行文本条件下多对多的高质量语音转换.在该方法中,利用辅助分类器生成对抗网络替代基于变分自编码器和生成对抗网络模型中的Wasserstein生成对抗网络.由于辅助分类器生成对抗网络将特征样本的类别标签作为辅助信息,其鉴别器不仅能预测样本真假,还能预测生成样本所属的类别,从而提高了生成对抗网络的生成效果.充分的客观和主观评价表明:本文提出的方法明显优于基准模型,在显著改善语音质量的同时也有效提升了说话人个性的相似度. 展开更多
关键词 语音转换 变分自编码器 非平行文本 辅助分类器生成对抗网络 多对多
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基于多判别器辅助分类器生成对抗网络的故障诊断方法研究 被引量：2
4
作者 叶子汉 王中华 +2 位作者 姜潮 吕新 张哲 《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期137-150,159,共15页
在强冲击、强辐射、极高温等极端恶劣的工作环境下,机械设备的故障模式复杂多样,获得充足且有效的故障数据变得非常困难甚至难以实现,以致故障诊断的准确性受限,后续检修维护方案难以有效制定。针对这一问题,提出了一种多判别器辅助分... 在强冲击、强辐射、极高温等极端恶劣的工作环境下,机械设备的故障模式复杂多样,获得充足且有效的故障数据变得非常困难甚至难以实现,以致故障诊断的准确性受限,后续检修维护方案难以有效制定。针对这一问题,提出了一种多判别器辅助分类器生成对抗网络的数据增强算法。通过设置3个判别器、1个生成器并添加独立的分类器,构建了新的辅助分类器生成对抗网络模型。针对在该模型训练中存在的不稳定性问题,通过引入Wasserstein距离构造新的损失函数,并采用稳定性更具优势的单边软约束正则化项替换原有的L2梯度惩罚项来解决模型崩溃问题;在此基础上,采用高效通道注意力机制来进一步提高模型的特征提取能力。将所提出的模型应用于扩充机械设备故障数据集,辅助深度学习智能诊断模型的训练。多个故障数据集扩充实验表明,与现有模型相比,新模型所生成数据的质量更高,故障诊断的准确率也得到进一步提高,因此具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 多判别器辅助分类器生成对抗网络 高效通道注意力机制 Lipschitz(利普希茨)约束 数据增强 故障诊断
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基于改进辅助分类生成对抗网络的风机主轴承故障诊断 被引量：38
5
作者 卢锦玲 张祥国 +2 位作者 张伟 郭鲁豫 闻若彤 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期148-154,共7页
基于振动信号的风电机组故障诊断方法是风电安全运维领域研究的重点之一。风电机组主轴承较少发生故障,给运用数据挖掘方法判断故障类型带来很大困难。针对该问题,文中提出了一种用于风电机组主轴承故障诊断的数据增强方法。通过对辅助... 基于振动信号的风电机组故障诊断方法是风电安全运维领域研究的重点之一。风电机组主轴承较少发生故障,给运用数据挖掘方法判断故障类型带来很大困难。针对该问题,文中提出了一种用于风电机组主轴承故障诊断的数据增强方法。通过对辅助分类生成对抗网络(ACGAN)的适应性进行改进,引入梯度惩罚,构建了改进ACGAN框架,以提高其学习稳定性;在判别器网络中引入池化层,以提升其在多分类场景下提取数据特征的能力。仿真结果表明,所提出的改进ACGAN框架能够实现对原始数据分布特征的有效学习,抗噪声干扰性强,相对于原框架训练过程更稳定,生成数据的质量更高;能够有效平衡风电机组主轴承故障振动数据,进一步提升了风电机组主轴承故障诊断的正确率。 展开更多
关键词 风电机组 故障诊断 数据增强 辅助分类生成对抗网络 梯度惩罚
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基于辅助分类–边界平衡生成式对抗网络的局部放电数据增强与多源放电识别 被引量：24
6
作者 朱永利 张翼 +1 位作者 蔡炜豪 高盎然 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第14期5044-5053,共10页
为解决局部放电(partial discharge,PD)源诊断中放电样本的不平衡问题,并克服传统多源放电诊断方法对脉冲聚类分离效果的依赖,该文提出基于辅助分类–边界平衡生成式对抗网络(boundary equilibrium generative adversarial network with... 为解决局部放电(partial discharge,PD)源诊断中放电样本的不平衡问题,并克服传统多源放电诊断方法对脉冲聚类分离效果的依赖,该文提出基于辅助分类–边界平衡生成式对抗网络(boundary equilibrium generative adversarial network with auxiliary classifier,AC-BEGAN)的PD数据增强与多源放电识别方法。首先,对PD脉冲进行同步挤压小波变换(synchrosqueezed wavelet transform,SWT)作为训练样本。然后,在训练稳定性优越的BEGAN基础上,融合条件信息和辅助局放脉冲分类任务构建AC-BEGAN模型,旨在提升模型的生成能力并条件式地扩充训练样本。最后,采用扩充均衡的训练样本微调该辅助分类任务以学习多源放电中各单次脉冲的类别,并将占主导的脉冲标签的组合确定为该多源放电类型。结果表明,该方法相比于传统数据增强技术可以有效地均衡脉冲样本,同时可以克服传统诊断方法对聚类分离效果的依赖,直接实现多源放电诊断。 展开更多
关键词 多源局部放电 同步挤压小波变换 数据增强 辅助分类-边界平衡生成对抗网络
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基于自注意力机制辅助分类生成对抗网络的轴承故障诊断 被引量：6
7
作者 邱吉尔 陶洪峰 +1 位作者 程龙 沈凌志 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2022年第6期753-762,共10页
针对传统判别式轴承故障诊断算法在复杂工况下依赖人工特征提取、诊断效果不佳的问题,提出将生成式模型辅助分类生成对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial network,ACGAN)用于轴承故障诊断研究。首先,通过快速傅里叶... 针对传统判别式轴承故障诊断算法在复杂工况下依赖人工特征提取、诊断效果不佳的问题,提出将生成式模型辅助分类生成对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial network,ACGAN)用于轴承故障诊断研究。首先,通过快速傅里叶变换将轴承振动信号转为2维频域特征灰度图,设计卷积网络作为模型主体结构,添加批量归一化和LeakyReLU激活函数缓解梯度消失问题;其次,引入自注意力机制(self-attention mechanism,SA),将数据中相距较远的特征相互关联建立新的SA-ACGAN模型,实现多分类场景下对原始数据分布特征的有效学习;最后,将模型应用于电机轴承进行对比验证,结果表明所提方法故障诊断准确率高达99.7%,并具有良好的鲁棒性和泛化性。 展开更多
关键词 故障诊断 辅助分类生成对抗网络(ACGAN) 滚动轴承 自注意力机制
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机理与生成对抗网络融合的谐波状态估计方法
8
作者 邵振国 谢雨寒 +1 位作者 林俊杰 陈飞雄 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第17期6683-6695,I0007,共14页
当电网因量测配置不足呈现不可观状态时,传统状态估计方法难以感知电网的谐波分布。为此,该文提出一种谐波传播机理与生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)融合的谐波状态估计方法,以估计不可观节点的谐波状态。首先,采用... 当电网因量测配置不足呈现不可观状态时,传统状态估计方法难以感知电网的谐波分布。为此,该文提出一种谐波传播机理与生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)融合的谐波状态估计方法,以估计不可观节点的谐波状态。首先,采用网络拓扑等效法化简不可观区域,并推导不可观节点状态量与边界节点虚拟状态量间的谐波传递方程;其次,采用GAN构建谐波状态估计模型,并以谐波状态方程和谐波传递方程构建损失函数,在损失函数中引入了量测量的残差以及边界节点虚拟状态量的均方误差作为机理惩罚项,通过谐波机理方程约束模型的训练过程;此外,分别采用基于注意力机制的残差网络以及卷积神经网络改进生成器和判别器的结构,并采用图像块GAN实现判别器对数据的局部判别,从而增强模型的特征挖掘能力;最后,在IEEE 33节点系统进行仿真测试,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 谐波状态估计 机理-数据融合 网络拓扑等效 生成对抗网络 可观性分析
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基于辅助分类生成对抗网络的纸币红外特征鉴伪算法
9
作者 陈小静 曹语含 张学东 《辽宁科技大学学报》 CAS 2021年第1期50-55,80,共7页
针对假币的特征未知以及样本数量不平衡的局限性问题,提出基于半监督辅助分类生成对抗网络的纸币红外特征鉴伪算法。辅助分类生成对抗模型可以扩充样本的数据集,经过半监督的方式训练得到分类器进行分类,实现对纸币红外特征的鉴伪。实... 针对假币的特征未知以及样本数量不平衡的局限性问题,提出基于半监督辅助分类生成对抗网络的纸币红外特征鉴伪算法。辅助分类生成对抗模型可以扩充样本的数据集,经过半监督的方式训练得到分类器进行分类,实现对纸币红外特征的鉴伪。实验结果表明,该算法能提高假币鉴伪的准确率以及泛化能力。 展开更多
关键词 红外纸币鉴伪 辅助分类生成对抗网络 半监督
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基于多残差动态融合生成对抗网络的人脸素描-照片合成方法 被引量：4
10
作者 孙锐 孙琦景 +1 位作者 单晓全 张旭东 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期207-222,共16页
针对现阶段人脸素描-照片合成方法合成的图像存在清晰度较低、面部细节模糊等问题,提出基于多残差动态融合生成对抗网络的人脸素描-照片合成方法.首先设计多残差动态融合网络,从不同的密集残差模块分别提取特征并进行残差学习.然后根据... 针对现阶段人脸素描-照片合成方法合成的图像存在清晰度较低、面部细节模糊等问题,提出基于多残差动态融合生成对抗网络的人脸素描-照片合成方法.首先设计多残差动态融合网络,从不同的密集残差模块分别提取特征并进行残差学习.然后根据不同层次的多样化残差特征生成对应的偏移量,不同位置的卷积核依据偏移量改变采样坐标,使网络自适应地关注特征中重要信息.在避免特征信息逐级丢失和冗余信息干扰的前提下,网络有效整合几何细节信息与高级语义信息.方法同时引入多尺度感知损失,对不同分辨率的合成图像进行感知对比,使网络可由粗到细地对合成图像进行正则化约束.在香港中文大学面部素描数据集上的实验表明,文中方法合成的图像清晰度较高,面部细节完整,颜色一致,接近真实的人脸图像. 展开更多
关键词 人脸素描-照片合成 生成对抗网络 多残差动态融合 深度学习
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基于生成对抗网络的低分化宫颈癌病理图像分类 被引量：1
11
作者 李晨 张家伟 +1 位作者 张昊 汪茜 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期1054-1060,1064,共8页
使用生成对抗网络(GAN)扩充宫颈癌病理图像的数据集以提高计算机辅助诊断的准确率.首先,使用GAN进行细胞质部分图像生成;其次,使用两次k-means聚类对生成图像进行筛选;最后,使用Inception-V3模型对数据集进行分类训练.结果表明,在测试... 使用生成对抗网络(GAN)扩充宫颈癌病理图像的数据集以提高计算机辅助诊断的准确率.首先,使用GAN进行细胞质部分图像生成;其次,使用两次k-means聚类对生成图像进行筛选;最后,使用Inception-V3模型对数据集进行分类训练.结果表明,在测试集相同的情况下,该方法可以将总体分类准确率提升约2. 5%,尤其对低分化宫颈癌病理图像有显著效果.通过GAN解决了组织病理学图像无方向性、内容复杂、前景目标规则性差等问题,证明了该方法的有效性及发展潜力. 展开更多
关键词 宫颈癌辅助诊断 组织病理学图像分类 生成对抗网络 特征提取 K-MEANS聚类
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基于改进生成对抗网络的海上风电机组故障数据增强及诊断 被引量：3
12
作者 魏书荣 殷世杰 +1 位作者 闫梦飞 周海林 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第1期114-124,共11页
海洋复杂运行环境下,风电机组故障多样,故障有效样本数据明显不足,严重影响了故障诊断效果。为解决海上风电运行数据及故障样本积累不足的问题,提出了一种基于GRA-rACGAN生成对抗网络的数据增强方法,可有效扩充海上风机异常工况数据,并... 海洋复杂运行环境下,风电机组故障多样,故障有效样本数据明显不足,严重影响了故障诊断效果。为解决海上风电运行数据及故障样本积累不足的问题,提出了一种基于GRA-rACGAN生成对抗网络的数据增强方法,可有效扩充海上风机异常工况数据,并通过实际运行数据进行诊断验证。首先,对SCADA系统采集的数据进行灰色关联分析(grey relation analysis,GRA),筛选出与海上风电机组运行状态高度相关的状态变量,对数据进行归一化处理,将特征的最小最大范围添加为每个样本的两个附加属性,避免异常数据干扰,提高数据生成能力。然后,将筛选出的状态变量数据集输入至改进型辅助分类器,采用生成对抗网络进行学习,扩充故障数据。最后,以海上风机实际运行数据的增强结果作为样本进行故障诊断,检验故障数据增强方法的可靠性。通过对海上风电场的实际运行数据实测结果表明,本模型相比于传统数据增强技术可以有效地生成故障样本,提高故障诊断的准确率与稳定性,为海上风机故障的准确预警提供技术支撑。 展开更多
关键词 海上风机 数据增强 灰色关联分析 辅助分类器生成对抗网络 故障诊断
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生成对抗网络赋能面向平面布局生成中的家具布置
13
作者 梁理锋 李光耀 《家具》 2025年第1期23-28,共6页
传统的家具平面布置图设计因其专业性、主观性以及设计流程耗时耗力,在寻找合适的辅助设计方面遇到挑战。生成式AI是实现设计智能化的有效辅助工具,通过将生成式AI融入家具平面布置图设计显示出潜力。鉴于此,研究采用生成对抗网络算法... 传统的家具平面布置图设计因其专业性、主观性以及设计流程耗时耗力,在寻找合适的辅助设计方面遇到挑战。生成式AI是实现设计智能化的有效辅助工具,通过将生成式AI融入家具平面布置图设计显示出潜力。鉴于此,研究采用生成对抗网络算法辅助设计师提升效率,通过分析生成对抗网络的发散性与交互性,以及家具平面布局设计任务自身多样化以及协同化的要求,指明了生成对抗网络在家具平面布置图设计任务中的应用适宜性,并结合建筑平面布局领域的先进研究提出了针对家具平面布置图设计任务的一些方法与建议,提出了基于功能泡泡图的家具布置图数据处理方式以及生成器与判别器架构的具体设置思路,最后讨论了评价体系,研究结果认为GAN运用于家具布置设计是一条有效的路径。 展开更多
关键词 生成式AI 生成对抗网络 家具平面布置图 辅助设计
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有条件生成对抗网络的IVUS图像内膜与中-外膜边界检测 被引量：4
14
作者 袁绍锋 杨丰 +3 位作者 徐琳 吴洋洋 黄靖 刘娅琴 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期146-156,共11页
针对血管内超声(IVUS)图像中各类斑块、超声阴影和血管分支等造成内膜(LU)与中-外膜(MA)边界难以准确检测的问题,提出一种结合堆叠沙漏网络(SHGN)和有条件生成对抗网络(C-GAN)的IVUS内膜与中-外膜检测的改进方法。首先根据血管形态特点... 针对血管内超声(IVUS)图像中各类斑块、超声阴影和血管分支等造成内膜(LU)与中-外膜(MA)边界难以准确检测的问题,提出一种结合堆叠沙漏网络(SHGN)和有条件生成对抗网络(C-GAN)的IVUS内膜与中-外膜检测的改进方法。首先根据血管形态特点,使用旋转、缩放和Gamma变换等方法将图像训练集扩充57倍,降低网络训练过拟合风险;然后利用对抗训练思想,构建基于L1、L2重建损失的联合损失函数,学习超声图像与其对应分割图像的映射关系,将IVUS图像分割为3种不同区域:血管外周组织、斑块区域和内腔区域;最后在图像分割结果上,采用阈值处理方法,检测最终的内膜与中-外膜边界。采用国际标准IVUS图像数据集(10位病人435幅)评价所提出的算法。实验量化评价结果为:内膜计算面积交并比(JM) 93%,面积差异百分比(PAD) 3%,Hausdorff距离(HD) 0.19 mm;中-外膜JM 95%,PAD 3%,HD 0.16 mm。这些指标满足临床诊断要求,性能优于现有的、近年较好的9种算法,以及Pix2Pix模型。在临床实践应用分析中,利用南部战区总医院心血管内科所收集的100幅IVUS图像进行检验,取得较好的分割结果。这表明该方法具有较好的跨数据集泛化性能。 展开更多
关键词 血管内超声 内膜与中-外膜边界检测 有条件生成对抗网络 堆叠沙漏网络 深度学习
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基于生成对抗网络的文本数据增强模型
15
作者 闫雒恒 薛丰衣 《河南科学》 2025年第6期787-796,共10页
针对文本生成模型训练所需的特定领域数据集匮乏的问题,提出一种基于TDTGAN的文本数据增强模型,用以扩充特定领域的文本数据。该模型生成器部分采用RMC代替常用的LSTM架构,来使模型获得更好的表达能力;通过Perturb-Softmax技术来优化模... 针对文本生成模型训练所需的特定领域数据集匮乏的问题,提出一种基于TDTGAN的文本数据增强模型,用以扩充特定领域的文本数据。该模型生成器部分采用RMC代替常用的LSTM架构,来使模型获得更好的表达能力;通过Perturb-Softmax技术来优化模型对离散数据的处理能力;构建动态余弦相似度损失函数来提高模型增强文本的多样性;并通过引入分类器来使模型能够增强特定领域的文本。在Oracle、MR和AR数据集上进行了多组对比实验,结果显示,该模型相比现有文本数据增强模型,能更有效地提高所增强本文的质量和多样性。 展开更多
关键词 生成对抗网络 文本数据增强 离散数据 分类器 余弦相似度损失函数
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基于注意力机制的人脸素描-照片图像生成网络
16
作者 姚丽 占博思 +2 位作者 万伟国 罗亦韬 杨宇仙 《计算机与现代化》 2025年第12期97-106,114,共11页
人脸素描-照片生成是图像生成的一个重要分支,在数字娱乐和公安刑侦等领域具有广泛应用。由于人脸素描图像只包含灰度信息,且丢失了人脸的大部分纹理细节,现有方法生成的人脸照片图像存在人脸结构缺失、细节信息不足和色彩失真等问题。... 人脸素描-照片生成是图像生成的一个重要分支,在数字娱乐和公安刑侦等领域具有广泛应用。由于人脸素描图像只包含灰度信息,且丢失了人脸的大部分纹理细节,现有方法生成的人脸照片图像存在人脸结构缺失、细节信息不足和色彩失真等问题。针对上述问题,本文提出一种基于注意力机制的人脸素描-照片生成网络。首先,设计一种Vision Transformer和U-Net相结合的生成器,有效提取人脸全局和局部特征,提升生成的人脸照片图像结构完整性。其次,构造一种改进的选择内核注意力模块,提升模型对细节信息的捕获能力,使生成的图像包含更多的人脸细节信息。最后,设计一种基于通道和像素注意力的判别器,增强生成对抗网络的对抗学习能力,减少生成人脸图像的颜色失真。通过与其他先进方法的主客观实验比较,本文提出的方法在人脸素描-照片图像生成任务上表现出更优的主观视觉效果和客观评价指标。在通用的CUHK、AR和XM2VTS人脸素描数据集上,本文方法的SSIM指标较次优值分别提升了11.6%、6.2%和4.5%,验证了本文方法的有效性。 展开更多
关键词 人脸素描-照片图像生成 注意力机制 TRANSFORMER 生成对抗网络
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基于生成对抗网络的主机入侵风险识别 被引量：1
17
作者 林英 李元培 潘梓文 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第11期331-337,共7页
随着互联网的发展,针对主机漏洞发起的入侵层出不穷,计算机安全问题日益突出,基于深度学习的入侵检测成为研究热点,但仍然存在攻击训练样本少以及无法有效检测未知攻击的问题。基于AC-GAN和LS-GAN,设计并实现主机入侵风险识别网络TR-GAN... 随着互联网的发展,针对主机漏洞发起的入侵层出不穷,计算机安全问题日益突出,基于深度学习的入侵检测成为研究热点,但仍然存在攻击训练样本少以及无法有效检测未知攻击的问题。基于AC-GAN和LS-GAN,设计并实现主机入侵风险识别网络TR-GAN,该模型能有效解决梯度偏移或梯度消失的问题。TR-GAN相较于AC-GAN及LS-GAN,不但风险识别准确率更稳定,最大识别准确率达到80%,且其风险样本生成模块能在较少训练迭代轮数下就生成与真实攻击样本具有相同特征的攻击样本。生成的攻击样本不但可以作为训练样本的补充,而且可作为部署系统安全策略的参考。 展开更多
关键词 入侵风险识别 生成对抗网络 辅助分类器-生成对抗网络 最小二乘-生成对抗网络 主机特征
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基于生成对抗网络的海杂波建模
18
作者 周海锋 《江苏通信》 2025年第5期92-96,116,共6页
为了提升海上雷达快速发现海上目标的准确性,本文基于公开的加拿大Simons数据集,采用生成对抗网络进行海杂波建模,并提出使用深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Network,DCGAN)训练海杂波生成模型。针对... 为了提升海上雷达快速发现海上目标的准确性,本文基于公开的加拿大Simons数据集,采用生成对抗网络进行海杂波建模,并提出使用深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Network,DCGAN)训练海杂波生成模型。针对特定噪声输入,经过两层级联卷积层操作和Leaky ReLU激活函数处理后,经500轮次完善训练的DCGAN生成器,能产生与真实海杂波幅值数据最佳拟合的结果,其误差远小于其他传统基于统计分布的模型。作为应用举例,将该对抗生成网络的海杂波生成器引入卷积-长短期记忆-全连接深度神经网络(Convolutional,Long Short-Term Memory,Fully Connected Deep Neural Network,CLDNN)检测器中,仿真结果表明:在低虚警概率下,应用DCGAN能显著提升弱目标探测效率。 展开更多
关键词 海杂波 信道建模 深度卷积生成对抗网络(DCGAN) 卷积-长短期记忆-全连接深度神经网络(CLDNN)
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基于生成对抗网络的防空体系态势辅助分析
19
作者 刘戎翔 吴琳 +1 位作者 谢智歌 刘虹麟 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期2522-2529,共8页
针对当前从体系视角对防空体系进行态势分析的模型较为缺乏,且模型结果不易于指挥员分析理解的问题,提出了基于生成对抗网络的防空体系态势辅助分析模型。首先,通过图形化的方法对防空体系态势信息以及作战能力进行描述,便于人类指挥员... 针对当前从体系视角对防空体系进行态势分析的模型较为缺乏,且模型结果不易于指挥员分析理解的问题,提出了基于生成对抗网络的防空体系态势辅助分析模型。首先,通过图形化的方法对防空体系态势信息以及作战能力进行描述,便于人类指挥员更好的理解。然后,利用生成对抗网络模拟人类指挥员态势分析的过程,从浅层态势特征推理得到防空体系能力图。最后,利用多个指标对各类模型的结果进行对比。实验结果表明,所提模型可以从体系视角进行分析,得到防空体系能力图,生成图像的准确率较其他模型至少提高34.1%。 展开更多
关键词 态势辅助分析 防空体系 生成对抗网络
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基于条件生成对抗网络的手绘图像检索 被引量：12
20
作者 刘玉杰 窦长红 +2 位作者 赵其鲁 李宗民 李华 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期2336-2342,共7页
传统的手绘图像检索方法将自然图像通过边缘检测算法转换成"类手绘图",不能很好地减小自然图像与手绘图像之间的视觉差异.针对此问题,提出一种基于条件生成对抗网络的手绘图像检索方法.首先训练条件生成对抗网络,其中生成器... 传统的手绘图像检索方法将自然图像通过边缘检测算法转换成"类手绘图",不能很好地减小自然图像与手绘图像之间的视觉差异.针对此问题,提出一种基于条件生成对抗网络的手绘图像检索方法.首先训练条件生成对抗网络,其中生成器由边缘图至自然图像的映射网络构成;然后通过生成器将手绘图转换为自然图像,以消除二者的视觉差异;最后使用深度卷积神经网络提取深度特征进行相似度度量,达到检索的目的.在基准数据库上进行实验的结果显示,该方法的检索精度有明显提高. 展开更多
关键词 手绘图像检索 条件生成对抗网络 编码-解码网络 卷积神经网络
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