[发明专利]一种面向小样本特征的基于改进生成对抗网络的故障诊断方法在审
| 申请号： | 202010673514.9 | 申请日： | 2020-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN112039687A | 公开（公告）日： | 2020-12-04 |
| 发明（设计）人： | 朱晓荣;曹家明;池德盛;陈雨萱;沈雍钧;田忆军;庄益康;史坤 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学;江苏省东方世纪网络信息有限公司 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;H04L12/26;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 徐激波 |
| 地址： | 210046 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向小样本特征的基于改进的生成对抗网络故障诊断方法，该方法解决了在进行故障检测与诊断过程中，手动给网络数据添加标签成本过高和生成对抗网络收敛波动较大，实际收集的网络数据中标签缺失严重等问题；首先分析网络故障的原因，通过改进生成器网络的损失函数和判别器网络的输出层，提出了一种半监督的故障诊断模型；然后对该模型进一步进行优化，提出了一种生成对抗网络和卷积神经网络相结合的算法，其中生成对抗网络负责生成各种故障类别的数据，然后利用这些数据训练卷积神经网络完成对网络故障的诊断；该方法在少量带标签的数据情况下，也可以实现对网络故障的准确诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 样本 特征 基于 改进 生成 对抗 网络 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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