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龙图腾网恭喜北京建筑大学申请的专利一种基于生成对抗网络的声发射信号增强方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118052257B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410299862.2，技术领域涉及：G06N3/0475；该发明授权一种基于生成对抗网络的声发射信号增强方法及装置是由周若华;傅伟设计研发完成，并于2024-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗网络的声发射信号增强方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于生成对抗网络的声发射信号增强方法及装置，所述方法包括：获取随机噪声信号；将随机噪声信号输入到预先训练好的生成对抗网络的生成器中，以得到与真实信号相似的生成信号；其中，生成对抗网络的训练过程中通过对所述生成器和所述判别器之间的对抗训练来提升所述生成器生成声发射信号的能力；所述生成器由双向长短时记忆网络层和自注意力机制层构成，所述判别器由双向长短时记忆网络层构成。采用双向长短时记忆网络替换传统生成对抗网络中的全连接网络，并在各层之间添加注意力机制，提高生成信号的质量，以使生成器所生成的信号更贴近真实信号，提升数据增强的效果。

本发明授权一种基于生成对抗网络的声发射信号增强方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的声发射信号增强方法，其特征在于，所述声发射信号增强方法包括：获取随机噪声信号；将所述随机噪声信号输入到预先训练好的生成对抗网络的生成器中，以得到与真实信号相似的生成信号；其中，所述生成对抗网络包括生成器和判别器，所述生成对抗网络的训练过程中通过对所述生成器和所述判别器之间的对抗训练来提升所述生成器生成声发射信号的能力；所述生成器由双向长短时记忆网络层和自注意力机制层构成，所述判别器由双向长短时记忆网络层构成；通过下述步骤得到所述生成对抗网络：将第一噪声信号输入到所述生成器中，得到第一生成信号；将真实信号和所述第一生成信号输入到所述判别器中，固定所述生成器的权重参数，对所述判别器进行训练，不断优化所述判别器的权重参数；将第二噪声信号输入到所述生成器中，得到第二生成信号，为所述第二生成信号设定对应的标签，并将所述第二生成信号输入到所述判别器中，基于所述判别器的判别结果计算损失值，并以误差反向传播的形式更新所述生成器的权重参数；其中，所述标签为1；返回执行所述将第一噪声信号输入到所述生成器中的步骤，反复交替训练所述生成器和所述判别器，直至所述生成器与所述判别器达到纳什平衡状态，得到所述生成对抗网络；通过以下公式计算所述损失值： 其中，loss表示损失值，x表示所述真实信号，z表示所述第二噪声信号，G表示所述生成器，D表示所述判别器，pdatax表示所述真实信号的概率分布，pzz表示所述第二噪声信号的概率分布，Gz表示所述生成器生成的第二生成信号，n是信号序列中数据点的总数，Gt和Gt+1分别表示所述生成器在t和t+1时刻产生的生成信号，λ为权重系数，DGz表示所述判别器对所述第二生成信号的判别结果，Dx表示所述判别器对所述真实信号的判别结果。

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