[发明专利]一种变分自动编码器潜向量识别方法

权利要求书

1.一种变分自动编码器潜向量识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，采用训练好的变分自动编码器得到具有M个潜向量的潜向量数据集，计算潜向量数据集中各潜向量之间欧氏距离的最小值；

步骤2，在上述潜向量数据集中根据潜向量每个维度上的最大值与最小值形成的区域随机且均匀生成N个向量，并对这N个向量进行标记，确定真潜向量和假潜向量；

步骤3，根据生成的N个向量和相应的标记，组合成数据集A；

步骤4，构建人工神经网络，使用数据集A训练并测试该网络，得到潜向量识别器；

步骤5，将潜向量识别器与用于设计潜向量的神经网络进行组合。

2.如权利要求1所述的一种变分自动编码器潜向量识别方法，其特征在于：步骤1具体为：

步骤1-1，将拓扑数据集通过训练好的变分自动编码器转换为潜向量数据集,其中潜向量数据集包含M个潜向量；

步骤1-2，计算潜向量数据集中每个潜向量与其他潜向量之间欧氏距离的最小值ξ_i，得到数组ξ＝[ξ₁，ξ₂，…，ξ_M]。

3.如权利要求1所述的一种变分自动编码器潜向量识别方法，其特征在于：步骤2具体为：

步骤2-1，确定一个参数使得在ξ中有百分之χ个数值小于其中χ一般在95到100之间取值；

步骤2-2，在以潜向量数据集中潜向量每个维度上的最大值和最小值为界限形成的区域中随机且均匀地生成N个向量；

步骤2-3，计算生成的N个向量中每个向量与潜向量数据集中所有潜向量之间的欧氏距离ζ_i＝[ζ_i，1，ζ_i，2，…，ζ_i，M]，得到数组Υ＝[ζ₁，ζ₂，…，ζ_N]；

步骤2-4，标记生成的N个向量，真潜向量标记为“1”，假潜向量标记为“0”。

4.如权利要求3所述的一种变分自动编码器潜向量识别方法，其特征在于：步骤2-4中标记生成的N个向量的方法为，其中如果在ζ_i中至少有ψ个值小于则第i个生成的向量标记为“1”，否则标记为“0”，其中ψ一般取2到10之间的整数。