典型文献
基于深度卷积生成对抗网络的不平衡大数据监测与诊断
文献摘要：
针对不平衡数据集的在线监测与诊断问题,提出一种基于深度卷积生成对抗网络的算法模型.通过生成器与判别器之间的不断对抗,实现对数据训练网络参数的调整和优化,并得到近似分布数据,用以矫正数据集的不平衡性.利用深度卷积网络的转置卷积层替代池化层,在检测空间内实现上下同步采样,同时避免反复选择数据训练层参数而带来高成本计算.生成器的损失函数降低了生成数据与真实数据之间的差距.仿真实验结果显示,提出的算法具有较强的不平衡数据训练能力、分类能力和故障诊断性能.
文献关键词：
深度卷积;生成对抗网络;不平衡大数据;损失函数
中图分类号：
作者姓名：
林君萍
作者机构：
福建船政交通职业学院,福州 350000
文献出处：
引用格式：
[1]林君萍-.基于深度卷积生成对抗网络的不平衡大数据监测与诊断)[J].重庆科技学院学报（自然科学版）,2022(01):99-103
A类：
B类：
深度卷积生成对抗网络,不平衡大数据,大数据监测,监测与诊断,不平衡数据集,在线监测,诊断问题,算法模型,生成器,判别器,数据训练,网络参数,调整和优化,正数,不平衡性,深度卷积网络,转置卷积,卷积层,池化,下同,同步采样,复选,成本计算,损失函数,真实数据,诊断性
AB值：
0.339094
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