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基于条件生成对抗网络与迁移学习的暂态电压稳定超前判别 被引量：2
1
作者 王渝红 何其多 +5 位作者 郑宗生 周旭 马欢 程定一 赵康 周辰予 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第2期159-166,共8页
为解决样本不平衡导致的暂态电压稳定判别准确性不足的问题以及实现暂态电压稳定超前判别,提出一种基于条件生成对抗网络(CGAN)与迁移学习的暂态电压稳定超前判别方法。考虑暂态电压稳定样本类型,利用CGAN定向扩增暂态电压样本集,解决... 为解决样本不平衡导致的暂态电压稳定判别准确性不足的问题以及实现暂态电压稳定超前判别,提出一种基于条件生成对抗网络(CGAN)与迁移学习的暂态电压稳定超前判别方法。考虑暂态电压稳定样本类型,利用CGAN定向扩增暂态电压样本集,解决样本不平衡问题,从而提升暂态电压稳定判别准确性;考虑到CGAN生成器与暂态电压时序预测模型具有相似的学习任务,将CGAN生成器模型迁移至暂态电压时序预测模型,结合工程判据实现暂态电压稳定超前判别,并进一步提升暂态电压稳定判别准确性。在CEPRI-VC暂态电压稳定分析系统中验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 暂态电压稳定 稳定超前判别 迁移学习 条件生成对抗网络 数据生成
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地震属性驱动的条件生成对抗网络沉积微相模型构建
2
作者 刘昕 孙胜 +3 位作者 张立强 蔡明俊 鲁玉 卢文娟 《中国石油大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期1-10,共10页
由于地层结构的复杂性和强非均质性,同时受到测井、岩心、试油等数据不足的影响,现有沉积微相建模方法难以实现精确建模。提出一种基于条件生成对抗网络的沉积微相建模方法,采用灰色关联分析算法,计算各地震属性与砂地比的灰色关联度,... 由于地层结构的复杂性和强非均质性,同时受到测井、岩心、试油等数据不足的影响,现有沉积微相建模方法难以实现精确建模。提出一种基于条件生成对抗网络的沉积微相建模方法,采用灰色关联分析算法,计算各地震属性与砂地比的灰色关联度,挖掘对砂地比参数关联性较强的参数;将优选地震属性图像作为卷积神经网络模型的输入,构建砂地比预测模型,可视化砂地比预测结果,与井相图作为联合约束条件,训练条件生成对抗网络,构建沉积微相生成模型,实现沉积微相的精确建模。应用本方法对东部某油田进行沉积微相建模研究。结果表明,条件生成对抗网络沉积微相模型能精确刻画复杂地质模式,井点吻合率达到94.1%。 展开更多
关键词 条件生成对抗网络 深度学习 沉积微相 砂地比 灰色关联 卷积神经网络
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基于可解释性条件生成对抗网络的台风气象负荷场景生成方法 被引量：3
3
作者 罗萍萍 盛奥 +3 位作者 林济铿 马骞 许琴 刘一鸣 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第2期186-197,共12页
台风气象下电网负荷将会出现剧烈波动且威胁到电网安全稳定运行,亟需一种有效的方法来生成相应的负荷需求场景。文中提出一种面向稀少历史样本、基于可解释性条件生成对抗网络(CGAN)的台风负荷场景生成方法。首先,对历史台风负荷进行修... 台风气象下电网负荷将会出现剧烈波动且威胁到电网安全稳定运行,亟需一种有效的方法来生成相应的负荷需求场景。文中提出一种面向稀少历史样本、基于可解释性条件生成对抗网络(CGAN)的台风负荷场景生成方法。首先,对历史台风负荷进行修正,并根据台风登陆位置、等级等信息对其进行标签分类。然后,提出一种两阶段数据扩充策略以应对数据匮乏问题,第1阶段利用历史台风日负荷序列之间的横纵向相关性信息进行样本扩充,第2阶段利用台风日与非台风日负荷之间的残差信息进一步进行样本扩充。最后,提出基于特征影响指标的CGAN因果解释方法,刻画了不同特征对于模型结果的调控力度大小。算例证实了文中所提模型及方法的有效性和先进性。 展开更多
关键词 台风气象 人工智能 负荷需求 场景生成 可解释性 条件生成对抗网络
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基于双鉴别器条件生成对抗网络的隐私增强联邦学习方案
4
作者 沈翰林 汪学明 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第8期2226-2232,共7页
基于目前的隐私增强联邦学习方法可能存在准确率下降与通信开销增加等问题,甚至可能产生新的不安全因素,提出了一种差分隐私增强的双鉴别器条件生成对抗网络模型。在该模型中,引入了双鉴别器结构,通过模型中生成器和不同鉴别器之间的两... 基于目前的隐私增强联邦学习方法可能存在准确率下降与通信开销增加等问题,甚至可能产生新的不安全因素,提出了一种差分隐私增强的双鉴别器条件生成对抗网络模型。在该模型中,引入了双鉴别器结构,通过模型中生成器和不同鉴别器之间的两两博弈过程,使得生成器所生成的数据在满足差分隐私的要求的同时尽可能接近输入数据。在联邦学习框架中应用该模型,可以保证模型的准确率不会因为隐私保护措施而大幅下降,与此同时增强联邦学习隐私保护的能力。通过仿真实验验证了所提出方案在点对点架构下的有效性。 展开更多
关键词 联邦学习 隐私增强 准确率 差分隐私 双鉴别器结构 条件生成对抗网络 点对点构架
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基于改进条件生成对抗网络的可控场景生成方法 被引量：9
5
作者 张帅 刘文霞 +3 位作者 万海洋 吕笑影 Nawaraj Kumar Mahato 鲁宇 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期9-17,共9页
可再生能源发电具有较强的随机性和波动性,为实现高效可靠的场景建模,提出一种基于改进条件生成对抗网络的可控场景生成方法。提出基于条件生成对抗网络的场景生成框架,结合Transformer的全局注意力机制以及常规卷积和深度可分离卷积的... 可再生能源发电具有较强的随机性和波动性,为实现高效可靠的场景建模,提出一种基于改进条件生成对抗网络的可控场景生成方法。提出基于条件生成对抗网络的场景生成框架,结合Transformer的全局注意力机制以及常规卷积和深度可分离卷积的局部泛化机制,设计适用于提取可再生能源发电不同维度特征的网络结构;利用条件生成对抗网络模型建立低维气象特征隐空间和高维可再生能源发电数据之间的映射关系,提出一种可控场景生成方法,并建立随机场景生成、场景约减、极端场景生成和连续日场景生成4种生成策略。基于实际光伏、风电数据和气象数据的仿真结果表明,所提模型与方法能够有效学习可再生能源发电的随机性、时序性、波动性及空间相关性,实现对不同策略下场景的可控生成。 展开更多
关键词 场景生成 条件生成对抗网络 特征提取 配电网 可控生成
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基于条件生成对抗网络的实验室红外监控系统 被引量：1
6
作者 王海 梁剑烽 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第3期193-198,共6页
实验室作为科研基地,其中存储了很多珍贵的资料和危险物品,因此,进行安全监控是十分必要的。在此背景下,设计一种基于条件生成对抗网络的实验室红外监控系统。借助B/S三层架构设计系统框架,分为采集层、网络层和应用层,将MySQL作为支撑... 实验室作为科研基地,其中存储了很多珍贵的资料和危险物品,因此,进行安全监控是十分必要的。在此背景下,设计一种基于条件生成对抗网络的实验室红外监控系统。借助B/S三层架构设计系统框架,分为采集层、网络层和应用层,将MySQL作为支撑,设计数据库。以STC89C52单片机为核心,主控各个外围硬件,搭建系统硬件。以ZigBee技术为基础组建系统的无线传输网络,用于远程传输。设计监控系统功能单元,通过采集单元采集实验室红外图像并利用预处理单元对实验室红外图像实施去噪、亮度调节、图像分割预处理,基于条件生成对抗网络(cGAN)设计异常识别单元,判断监控图像中是否存在异常情况并以此为依据进行预警。结果表明:系统对异常的监控结果与真实情况一致,由此证明了所设计的监控系统性能较高。 展开更多
关键词 条件生成对抗网络 实验室 红外图像 监控系统
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基于条件生成对抗网络的无线传感网络多节点失效修复研究
7
作者 王暾 赵晓丽 +1 位作者 何苑 郝梦岩 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期716-722,共7页
当前主流的传感节点失效修复主要通过纠删码完成,修复后节点具有更高的空间利用率,但无法有效提升网络寿命。为此,提出基于条件生成对抗网络的无线传感网络多节点数据重构方法,完成失效修复。感知无线传感网络节点,对失效节点展开裁决,... 当前主流的传感节点失效修复主要通过纠删码完成,修复后节点具有更高的空间利用率,但无法有效提升网络寿命。为此,提出基于条件生成对抗网络的无线传感网络多节点数据重构方法,完成失效修复。感知无线传感网络节点,对失效节点展开裁决,确定失效节点位置,并重构节点内数据;将获取的失效节点用于条件生成对抗网络(CGAN)框架中生成器与节点替换网络的训练,通过训练好的生成器,以失效节点为条件,生成未失效节点;为提升修复性能,使用粒子群算法寻优节点替换网络参数,完成节点重构数据置换,实现失效节点的有效修复。结果表明:利用所提方法进行修复时,能耗最高仅为17 J,剩余寿命最低可达到300 h,连通度最高可达到99.2%,具有较好的修复效果。 展开更多
关键词 无线传感网络 失效节点修复 条件生成对抗网络 节点失效判决 节点数据重构
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基于条件生成对抗网络的激光图像轮廓线特征提取方法
8
作者 徐赛华 侯利霞 丁小峰 《激光杂志》 北大核心 2024年第12期138-143,共6页
在提取图像轮廓线特征的过程中,受噪声的干扰会导致特征之间的依赖关系不明显,影响了特征信息提取结果的准确性。因此,提出基于条件生成对抗网络的激光图像轮廓线特征提取方法。首先,选取二维Otsu函数作为蜂群算法的适应性评价指标,针... 在提取图像轮廓线特征的过程中,受噪声的干扰会导致特征之间的依赖关系不明显,影响了特征信息提取结果的准确性。因此,提出基于条件生成对抗网络的激光图像轮廓线特征提取方法。首先,选取二维Otsu函数作为蜂群算法的适应性评价指标,针对初始化种群和蜜蜂搜索策略展开优化;然后,利用正余弦法与改进后的蜂群算法,通过搜索全局最优解获得激光图像的最佳分割阈值;最后,为了捕捉特征之间的全局依赖关系,在条件生成对抗网络中集成处理残差结构与分层空洞卷积模块,结合交叉注意力模块,确保激光图像轮廓线的流畅性。同时,通过运用谱归一化技术和Leaky激活函数,有效稳定模型的训练过程,提高激光图像轮廓线特征提取的全面性和准确性。实验结果表明,该方法可以获取高准确率的激光图像轮廓线特征提取结果。 展开更多
关键词 条件生成对抗网络 激光图像 轮廓线特征 特征提取
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基于校正条件生成对抗网络的风电场群绿氢储能系统容量配置 被引量：7
9
作者 朱玲 李威 +1 位作者 王骞 张学广 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期714-730,共17页
以条件生成对抗网络(CGAN)为代表的半监督学习可计及风电波动并生成出力场景集合,生成的数据可输入氢气储能容量配置模型以支撑优化求解。为此,该文首先设计一种校正条件生成对抗网络(CCGAN),并基于风电预测误差构建条件校正器,对预测... 以条件生成对抗网络(CGAN)为代表的半监督学习可计及风电波动并生成出力场景集合,生成的数据可输入氢气储能容量配置模型以支撑优化求解。为此,该文首先设计一种校正条件生成对抗网络(CCGAN),并基于风电预测误差构建条件校正器,对预测失准事件和风电爬坡事件下输入生成器的标签信息进行识别和校正;然后,以储能定容的综合成本和各风场弃风成本为目标函数,构建绿氢储能容量配置的多目标优化模型,并引入基于切比雪夫距离的膝区域数学概念,以指导多目标优化算法设计;最后,以新英格兰39节点系统为例进行算例分析,结果表明未经校正的条件信息将导致定容决策偏离实际,而CCGAN能生成计及风电不确定性的高置信出力场景,使得容量配置结果兼顾鲁棒性和经济性。 展开更多
关键词 校正条件生成对抗网络 绿氢储能 容量配置 场景生成 风电预测误差
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基于条件生成对抗网络的图像翻译综述 被引量：3
10
作者 屠杭垚 王万良 +2 位作者 陈嘉诚 李国庆 吴菲 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期14-32,共19页
图像翻译旨在实现多组不同领域图像间的转换,同时需要约束样本空间与目标空间分布的一致性.文章旨在寻找条件生成对抗网络与图像翻译问题的结合点,首先,介绍了数据集的特点,指出了不同数据集图像翻译难易程度;其次,从数学表达、性质以... 图像翻译旨在实现多组不同领域图像间的转换,同时需要约束样本空间与目标空间分布的一致性.文章旨在寻找条件生成对抗网络与图像翻译问题的结合点,首先,介绍了数据集的特点,指出了不同数据集图像翻译难易程度;其次,从数学表达、性质以及目标函数设计方法得出算法实现的不同方式;将现有图像翻译分成3种类别——匹配图像翻译、非匹配图像翻译和多领域图像翻译,并得出不同应用场景所对应的图像翻译类别,即高清任务对应匹配图像翻译,低成本任务对应非匹配图像翻译,多样化任务对应多领域图像翻译;将图像质量评价方法分为主观图像质量评价与客观图像质量评价,并分析客观图像质量评价中全参考图像与无参考图像质量评价的适用范围;最后,总结条件生成对抗网络在图像翻译中的进展,并分析算法后指出了模式崩塌,模型可解释性和少样本等未来所需解决的问题. 展开更多
关键词 条件生成对抗网络 图像翻译 生成模型 图像质量评价
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基于扩张卷积条件生成对抗网络的红外小目标检测 被引量：1
11
作者 张国栋 陈志华 盛斌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第2期151-160,共10页
基于深度神经网络的目标检测方法凭借自身强大的建模能力,在通用目标检测任务中取得了良好的表现。然而,在红外小目标信号弱、像素小的本质特征的影响下,深度神经网络层次的加深和池化操作的大量使用导致小目标语义信息丢失,使得现有方... 基于深度神经网络的目标检测方法凭借自身强大的建模能力,在通用目标检测任务中取得了良好的表现。然而,在红外小目标信号弱、像素小的本质特征的影响下,深度神经网络层次的加深和池化操作的大量使用导致小目标语义信息丢失,使得现有方法的检测效果并不理想。文中从红外小目标特性这一关键问题出发,提出了一种新颖的基于扩张卷积条件生成对抗网络的目标检测算法。所提方法应用扩张卷积设计了生成网络,充分利用上下文信息建立层与层之间的关联,将红外小目标更多的语义信息保留到深层网络中,增强目标特征,进而提高检测性能。此外,设计了融合通道与空间维度的混合注意力模块,在特征提取时有选择性地放大目标信息,抑制背景信息;设计了自注意关联模块处理层与层之间信息融合过程中产生的语义冲突问题。文中使用多种评价指标将所提网络模型与目前先进的其他红外小目标检测方法进行对比,证明了该方法在复杂背景下目标检测性能的优越性。在公开的SIRST数据集上,所提模型的F分数为64.70%,相比传统方法提高了8.29%,相比深度学习方法提高了7.29%;在公开的ISOS数据集上,所提模型的F分数为64.54%,相比传统方法提高了23.59%,相比深度学习方法提高了6.58%。 展开更多
关键词 红外小目标检测 条件生成对抗网络 特征融合 注意力机制 扩张卷积
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利用条件生成对抗网络建立曲流河地质模型
12
作者 胡勇 高小洋 +4 位作者 何文祥 李顺利 朱建斌 司锦 陆雨诗 《沉积学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期201-218,共18页
【目的】在传统的河道建模方法中,基于目标的方法难以刻画曲流河点坝且条件化困难,多点地质统计学则难以再现河道的连续形态。条件生成对抗网络可以生成满足一定条件的复杂图形,可解决曲流河地质模型建立过程中点坝、河流形态刻画困难... 【目的】在传统的河道建模方法中,基于目标的方法难以刻画曲流河点坝且条件化困难,多点地质统计学则难以再现河道的连续形态。条件生成对抗网络可以生成满足一定条件的复杂图形,可解决曲流河地质模型建立过程中点坝、河流形态刻画困难及难以条件化的问题。【方法】以鄂尔多斯盆地苏里格气田南部地区某气田为例,开展了基于条件生成对抗网络的曲流河三维建模方法研究。在建模过程中,首先采用Alluvsim建模方法根据工区曲流河特征建立了200个曲流河模型;再通过卷积神经网络对200个模型进行深度学习,提取模型的特征矩阵,利用条件生成对抗网络建立可以生成曲流河模型的生成器;最后以工区井点数据作为输入数据,利用生成器建立满足曲流河复杂形态和井点数据的三维模型。【结果与结论】所建立的模型可以很好地展现曲流河中河道与点坝的三维形态及对应关系。为明确影响模型结果的关键因素,通过对比训练次数与输入数据发现,适当的训练次数(160次)与大量地输入样本(200个)是建立满足工区条件模型的前提。另外,通过对比传统地质建模方法,条件生成对抗网络建模方法可以很好地再现河道沉积体的空间形态,克服传统曲流河建模方法在条件化方面的困难,为曲流河沉积环境的河道砂体建模提供了新的解决思路,建立的曲流河模型可为油田开发阶段提供参考。 展开更多
关键词 人工智能 深度学习 条件生成对抗网络 储层建模 河道砂体
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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
13
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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基于谱归一化条件生成对抗网络的图像修复算法 被引量：11
14
作者 雷蕾 郭东恩 靳峰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期230-238,共9页
基于生成对抗网络的图像修复算法在修复大尺寸缺失图像时,存在图像失真较多与判别网络性能不可控等问题,基于谱归一化条件生成对抗网络,提出一种新的图像修复算法。引入谱归一化来约束判别网络的判别性能,间接提高修复网络的修复能力,... 基于生成对抗网络的图像修复算法在修复大尺寸缺失图像时,存在图像失真较多与判别网络性能不可控等问题,基于谱归一化条件生成对抗网络,提出一种新的图像修复算法。引入谱归一化来约束判别网络的判别性能,间接提高修复网络的修复能力,并根据控制判别网络性能对谱归一化进行理论分析。通过类别信息约束特征生成,保证修复图像的内容不变性,引入扩展卷积算子对待修复图像进行像素级操作,解决修复图像缺乏局部一致性的问题。在此基础上,运用PSNR、SSIM等图像评价方法及分片Wasserstein距离、Inception分数、流形距离度量、GAN-train和GAN-test等流形结构相似度评价指标对修复图像进行综合评价。实验结果表明,与CE、GL等算法相比,该算法获得的修复图像在主观感受和客观评价指标上均有明显提高。 展开更多
关键词 谱归一化 条件生成对抗网络 图像修复 判别性能 图像评价
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基于条件生成对抗网络的手写数字识别 被引量：12
15
作者 王爱丽 薛冬 +1 位作者 吴海滨 王敏慧 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期1284-1290,共7页
针对当训练样本不足时,传统深度学习算法在手写数字识别中会出现训练不稳定、识别精度较低等问题,提出了基于条件生成对抗网络的识别方法。首先,在条件生成对抗网络的基础上,利用生成器使用类别标签控制图像生成的优点,将生成器产生的... 针对当训练样本不足时,传统深度学习算法在手写数字识别中会出现训练不稳定、识别精度较低等问题,提出了基于条件生成对抗网络的识别方法。首先,在条件生成对抗网络的基础上,利用生成器使用类别标签控制图像生成的优点,将生成器产生的图像样本作为训练数据,扩充数据集。同时,利用反卷积网络和卷积网络分别构成生成器和判别器的网络结构,去掉全连接层以提升模型稳定性。然后,引入条件批量归一化,利用它使用类别标签的优点,使网络学习更多的特征。最后,改进判别器为分类器,并提出新的损失函数,加快收敛速度,提高识别精度。实验结果表明,本文所提出的手写数字识别方法生成的图像质量更好,识别准确率更高,达到99.43%,为生成对抗网络及其变体在图像识别领域中的应用提供了参考。 展开更多
关键词 手写数字识别 条件生成对抗网络 条件批量归一化 图像生成
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基于改进条件生成对抗网络的水下图像增强方法 被引量：7
16
作者 彭晏飞 李健 +1 位作者 顾丽睿 张曼婷 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期768-776,共9页
光在水中传播使得红色光衰减严重,从而导致水下图像在颜色上出现偏绿或偏蓝的颜色色差。针对这一红色光衰减现象,提出了一种改进条件生成对抗网络的方法来对水下图像进行增强处理。首先使用动态阈值对原始图像进行初步颜色校正,之后利... 光在水中传播使得红色光衰减严重,从而导致水下图像在颜色上出现偏绿或偏蓝的颜色色差。针对这一红色光衰减现象,提出了一种改进条件生成对抗网络的方法来对水下图像进行增强处理。首先使用动态阈值对原始图像进行初步颜色校正,之后利用条件生成对抗网络在编码与解码连接处引入链接块学习水下图像与正常图像之间的映射关系来实现水下图像的色彩恢复,再使用双边滤波算法进行图像去噪,提高图像的可视性。在损失函数中引入L1与L2损失结合对图像颜色进行学习,同时加入焦点损失来解决样本比例高度不平衡现象。实验结果表明,此方法在水下图像的颜色失真和模糊方面都有很好的增强效果,获得了较好的视觉效果。 展开更多
关键词 水下光学图像 图像增强 条件生成对抗网络 残差网络
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基于SMOTE算法和条件生成对抗网络的到港航班延误分类预测 被引量：7
17
作者 刘博 卢婷婷 +1 位作者 张兆宁 张健斌 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第34期14843-14852,共10页
由于航班延误数据集类别分布不均,传统分类器的性能受到一定程度的制约。为了能够对到港航班延误情况进行精准预测,提出了一种基于合成少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique,SMOTE)算法和条件生成对抗网络(condi... 由于航班延误数据集类别分布不均,传统分类器的性能受到一定程度的制约。为了能够对到港航班延误情况进行精准预测,提出了一种基于合成少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique,SMOTE)算法和条件生成对抗网络(conditional generative adversarial nets,CGAN)的航班延误预测模型。首先,利用SMOTE算法对原始数据集进行上采样,并融合经过训练的CGAN生成指定样本数据集,缓解原始数据集中某些类别样本量少和数据非平衡等问题;再次,采用XGBoost模型在4种模式训练集上进行训练和超参数寻优;最后,以K近邻、支持向量机和随机森林为基准模型进行性能对比分析。经试验分析,通过分类器在融合样本集的训练,整体上可以在一定程度上提高模型的泛化性,尤其在轻度延误和中度延误类别中提升较为明显,与不采用融合方法比较,宏平均下的Precision、Recall、F_(1)-score值分别提升了0.16、0.29、0.24个百分点。实验结果表明,该方法能够有效地对航班延误非平衡数据进行建模,在保持模型整体性能较高的前提下,能够显著地提升少数类的预测能力,可以为空管、航空公司和机场等提供决策依据。 展开更多
关键词 航班延误 非平衡数据集 合成少数类过采样技术(SMOTE)算法 条件生成对抗网络 XGBoost模型 分类问题
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条件生成对抗网络在遥感图像复原中的可行性 被引量：3
18
作者 卜丽静 李秀伟 +1 位作者 张正鹏 姜昊男 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2020年第1期27-34,共8页
对于遥感图像中降质模糊的问题,经典的图像复原方法由于模糊函数难以估计等原因,复原效果较差。为了避免估计模糊函数带来的困难,通过深度学习的方法对图像进行去模糊,研究了基于条件生成对抗网络(conditional generative adversarial n... 对于遥感图像中降质模糊的问题,经典的图像复原方法由于模糊函数难以估计等原因,复原效果较差。为了避免估计模糊函数带来的困难,通过深度学习的方法对图像进行去模糊,研究了基于条件生成对抗网络(conditional generative adversarial nets,CGAN)的图像复原方法。首先创建训练网络的训练库,然后设置网络训练的初始参数,该网络以对抗的方式来使生成模型和判别模型进行交替学习,通过不断学习降质图像和清晰图像之间的差异,并结合了对抗损失和感知损失来缩小两者之间的差异,实现图像复原。实验采用以GOPRO数据集为基础的混合模糊训练库来训练网络,并与其他方法进行了对比试验,结果表明,在图像细节和评价指标方面,CGAN具有较好的复原效果,保证了复原图像的细节信息和纹理信息,证明了该方法可以用于遥感图像的复原。 展开更多
关键词 降质模糊 图像复原 条件生成对抗网络 深度学习
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基于条件生成对抗网络识别噪声中相贯线焊缝 被引量：4
19
作者 王树强 贺久洲 +1 位作者 王旭 刘希敏 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2023年第10期129-132,共4页
针对焊接中产生的电弧光和飞溅等噪声的干扰造成相贯线焊缝特征点识别困难这一问题,提出了一种基于条件生成对抗网络的激光图像修复网络与全卷积神经网络(FCN)相结合的相贯线焊缝识别方法。该方法将FCN的识别误差作为损失函数嵌入到生... 针对焊接中产生的电弧光和飞溅等噪声的干扰造成相贯线焊缝特征点识别困难这一问题,提出了一种基于条件生成对抗网络的激光图像修复网络与全卷积神经网络(FCN)相结合的相贯线焊缝识别方法。该方法将FCN的识别误差作为损失函数嵌入到生成网络中,并使用信噪比作为阈值控制焊缝图像的识别方法,生成无噪声的激光条纹图像,达到去除噪声干扰、识别焊缝特征点的目的。实验结果表明,该方法针对在不同程度的噪声干扰下,对相贯线型焊缝具有良好的识别效果,识别平均误差0.2 mm,满足自动焊接要求。 展开更多
关键词 机器视觉 图像识别 神经网络 相贯线焊缝 条件生成对抗网络
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基于条件生成对抗网络的单图像去雨研究 被引量：3
20
作者 朱敏 方超 齐美彬 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2020年第7期77-82,共6页
雨天会大幅度降低图像质量,对图像的后续处理产生阻碍。为了实现含雨图像的雨滴去除,提出一种基于条件生成对抗网络的单图像去雨滴方法。该方法采用条件生成对抗网络(CGAN)基本架构,以雨滴图像作为附加条件信息,并且添加Lipschitz约束条... 雨天会大幅度降低图像质量,对图像的后续处理产生阻碍。为了实现含雨图像的雨滴去除,提出一种基于条件生成对抗网络的单图像去雨滴方法。该方法采用条件生成对抗网络(CGAN)基本架构,以雨滴图像作为附加条件信息,并且添加Lipschitz约束条件;采用条件对抗损失、内容损失以及感知损失相结合的方式来训练网络模型,以修复有雨滴的区域,并重建图像。实验结果表明,提出的方法相较于现有算法雨滴去除效果更好,并且在保证雨滴去除效果的基础上避免图像模糊。 展开更多
关键词 雨滴去除 条件生成对抗网络 Lipschitz约束条件 网络模型
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