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基于生成对抗网络的太阳能电池缺陷增强方法
被引量：
5
1
作者
刘坤
文熙
+2 位作者
黄闽茗
杨欣欣
毛经坤
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期684-693,共10页
为了解决太阳能电池样本不均衡问题,提出负样本引导生成对抗网络的太阳能电池缺陷样本增强方法.通过在生成对抗模型中引入大量负样本和增加负样本引导损失,促进模型对正样本特征的表达,提升生成样本的多样性;设计自适应的权值约束方法,...
为了解决太阳能电池样本不均衡问题,提出负样本引导生成对抗网络的太阳能电池缺陷样本增强方法.通过在生成对抗模型中引入大量负样本和增加负样本引导损失,促进模型对正样本特征的表达,提升生成样本的多样性;设计自适应的权值约束方法,平衡生成器和判别器的表达能力,提升生成样本的质量.实验结果表明,在太阳能电池电致发光(EL)缺陷数据集上,提出方法的生成质量和检测精度优于深度卷积生成对抗网络(DCGAN)、梯度惩罚Wasserstein距离生成对抗网络(WGAN-GP)和一阶导数生成对抗网络(FOGAN);该方法的F测度较DCGAN、WGAN-GP和FOGAN分别最高提升了10%、8%和5%,具有较好的数据增强性能.在带钢表面缺陷数据集及DAGM 2007公共数据集上,提出方法的性能优于DCGAN、WGAN-GP和FOGAN,具有一定的泛化能力.
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关键词
样本不均衡
数据增强
生成对抗网络(GAN)
太阳能电池
负样本引导
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职称材料
题名
基于生成对抗网络的太阳能电池缺陷增强方法
被引量：
5
1
作者
刘坤
文熙
黄闽茗
杨欣欣
毛经坤
机构
河北工业大学人工智能与数据科学学院
贵州大学大数据与信息工程学院
天津芯思科技有限公司
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期684-693,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(61403119,61203275)
河北省自然科学基金资助项目(F2018202078,F2019202305).
文摘
为了解决太阳能电池样本不均衡问题,提出负样本引导生成对抗网络的太阳能电池缺陷样本增强方法.通过在生成对抗模型中引入大量负样本和增加负样本引导损失,促进模型对正样本特征的表达,提升生成样本的多样性;设计自适应的权值约束方法,平衡生成器和判别器的表达能力,提升生成样本的质量.实验结果表明,在太阳能电池电致发光(EL)缺陷数据集上,提出方法的生成质量和检测精度优于深度卷积生成对抗网络(DCGAN)、梯度惩罚Wasserstein距离生成对抗网络(WGAN-GP)和一阶导数生成对抗网络(FOGAN);该方法的F测度较DCGAN、WGAN-GP和FOGAN分别最高提升了10%、8%和5%,具有较好的数据增强性能.在带钢表面缺陷数据集及DAGM 2007公共数据集上,提出方法的性能优于DCGAN、WGAN-GP和FOGAN,具有一定的泛化能力.
关键词
样本不均衡
数据增强
生成对抗网络(GAN)
太阳能电池
负样本引导
Keywords
data imbalance
data enhancement
generative adversarial network(GAN)
solar cell
negative sample guidance
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于生成对抗网络的太阳能电池缺陷增强方法
刘坤
文熙
黄闽茗
杨欣欣
毛经坤
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
5
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