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摘要：本发明的实施方式提供了一种未知故障程度下缺失样本插补生成方法、装置及电子设备。该方法包括：从已有的部分已知故障程度下的各个故障样本中分别提取能够表征设备故障程度的退化趋势条件变量，并利用所述每个故障样本的退化趋势条件变量构建训练样本集；构建包含生成器网络的CRGAN‑MDTR网络模型，并利用所述训练样本集对所述包含生成器网络的CRGAN‑MDTR网络模型进行训练，得到训练好的生成器网络；获取目标故障程度下的退化趋势条件变量，并通过将所述目标故障程度下的退化趋势条件变量输入至所述训练好的生成器网络中，生成故障程度对应于所述目标故障程度下的退化趋势条件变量的故障样本，实现了未知故障程度下的缺失故障样本插补生成。本发明能够快速地输出缺陷故障样本，提升了获取故障样本的效率。
主权项：1.一种未知故障程度下缺失样本插补生成方法，其特征在于，包括：从已有的部分已知故障程度下的各个故障样本中分别提取能够表征设备故障程度的退化趋势条件变量，并利用所述每个故障样本的退化趋势条件变量构建训练样本集；构建包含生成器网络的CRGAN-MDTR网络模型，并利用所述训练样本集对所述包含生成器网络的CRGAN-MDTR网络模型进行训练，得到训练好的生成器网络；获取目标故障程度下的退化趋势条件变量，并通过将所述目标故障程度下的退化趋势条件变量输入至所述训练好的生成器网络中，生成故障程度对应于所述目标故障程度下的退化趋势条件变量的故障样本，实现了未知故障程度下的缺失故障样本插补生成；其中，所述CRGAN-MDTR是指退化趋势保持率最大化的条件时序生成对抗网络模型。
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百度查询： 北京航空航天大学 一种未知故障程度下缺失样本插补生成方法、装置及电子设备
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