大数据-算法-面向回归测试的测试数据扩增方法研究.pdf

针对原油总氢物性回归预测中核磁共振光谱数据不足的问题,结合深度学习相关理论,提出一种光谱数据扩增预处理方法.根据样本输入和标签的相关系数,在原始样本中加入随机噪声以生成虚拟样本;处理样本数据结构以利于卷积神经网络特征提取,并加入数据冗余改进该结构以进一步提高数据特征提取的完整性;搭建实现原油总氢物性回归预测的卷积神经网络(Regression forecasting convolutional neural network,RF-CNN).实验结果表明,对于总氢物性的回归预测,该数据扩增预处理方法不但可以解决原始数据训练中的过拟合现象,而且相比于传统的偏最小二乘(PLS)回归方法,更具稳定性和精确性.

python实现数据扩增操作（含有水平、垂直翻转，各种颜色抖动（高斯模糊，普通模糊，边缘增强，浮雕，轮廓等），多角度旋转）。自己也用这代码，真实可靠

行业分类-物理装置-深度学习中螺旋变换数据扩增方法、系统、介质及设备.zip

在Keras上使用ACGAN生成图片实现数据扩增，可直接运行。输入一个随机数和标签可以调用生成模型输出指定种类的图片。生成模型和判别模型可根据自己的任务调优设计。