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申请/专利权人：华南农业大学
摘要：本发明公开了一种基于改进CTGAN网络的油茶树固有频率数据增强方法，包括：建立简化的油茶树三自由度质量‑弹簧‑阻尼模型，构建并求解油茶树受迫振动微分方程；采集多组油茶树尺寸参数和固有频率数据，构建原始真实数据集；将原始真实数据集输入构建的改进CTGAN网络，通过最小化原始真实数据集与合成数据集之间的皮尔逊相关系数绝对差得到最优的改进CTGAN网络，再训练该最优的改进CTGAN网络生成多组合成数据；使用统计学方法对合成数据的质量进行评估；开发机器学习模型对合成数据进行回归预测。本发明将有限的原始训练样本进行扩充，生成满足真实数据分布的新样本，以满足机器学习模型对数据样本的要求。
主权项：1.基于改进CTGAN网络的油茶树固有频率数据增强方法，其特征在于，包括以下步骤：1建立简化的油茶树三自由度质量-弹簧-阻尼模型，构建并求解油茶树受迫振动微分方程，得到油茶树固有频率ω与弹性模量E、密度ρ、各级枝条的横截面直径d和长度l之间的方程；2采集多组油茶树尺寸参数和固有频率数据，构建原始真实数据集；3将原始真实数据集输入构建的改进CTGAN网络，通过最小化原始真实数据集与合成数据集之间的皮尔逊相关系数绝对差得到最优的改进CTGAN网络，再训练该最优的改进CTGAN网络生成多组合成数据；其中，所述改进CTGAN网络是对包含条件向量、生成器G和判别器D的CTGAN网络加入了超参数网格搜索模块，用于对超参数进行网格搜索寻优；4使用统计学方法对合成数据的质量进行评估，验证生成的合成数据是否满足原始真实数据集的特征分布；开发机器学习模型对合成数据进行回归预测，计算机器学习模型的评估指标，验证生成的合成数据的质量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南农业大学 基于改进CTGAN网络的油茶树固有频率数据增强方法
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