[发明专利]一种双生成对抗网络的宽频振荡数据集增强方法

权利要求书

1.一种双生成对抗网络的宽频振荡数据集增强方法，其特征在于，包括以下步骤：

通过生成对抗插补网络对宽频振荡样本进行插补修复，得到修复数据集；

通过条件生成对抗网络对所述修复数据进行定向扩增，得到扩增数据集；

通过生成对抗插补网络对所述扩增数据集进行质量增强，得到增强数据集。

2.如权利要求1所述的双生成对抗网络的宽频振荡数据集增强方法，其特征在于，

在步骤通过生成对抗插补网络对所述扩增数据集进行质量增强，得到增强数据集之后，所述方法还包括：

使用多种评价指标对所述增强数据集进行评价，得到数据增强效果。

3.如权利要求2所述的双生成对抗网络的宽频振荡数据集增强方法，其特征在于，

所述通过生成对抗插补网络对宽频振荡样本进行插补修复，得到修复数据集，包括：

根据宽频振荡样本的数据矩阵中各元素对应位置缺失情况，构造掩码矩阵和噪声矩阵；

将所述数据矩阵、所述噪声矩阵和所述掩码矩阵输入生成对抗插补网络，输出预测掩码矩阵。

4.如权利要求3所述的双生成对抗网络的宽频振荡数据集增强方法，其特征在于，

所述生成对抗插补网络包括生成器和判别器。

5.如权利要求4所述的双生成对抗网络的宽频振荡数据集增强方法，其特征在于，

所述将所述数据矩阵、所述噪声矩阵和所述掩码矩阵输入生成对抗插补网络，输出预测掩码矩阵，包括：

生成器基于所述数据矩阵和所述噪声矩阵生成插补矩阵；

判别器基于所述掩码矩阵结合提示矩阵区分所述插补矩阵中各元素是否为所述数据矩阵中的真实元素。

6.如权利要求5所述的双生成对抗网络的宽频振荡数据集增强方法，其特征在于，

所述多种评价指标包括均方根误差、均方误差、最大均值差异、Wasserstein距离和定位准确率。