[发明专利]一种基于深度卷积生成对抗网络的图结构数据生成方法有效
| 申请号： | 201711261769.9 | 申请日： | 2017-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN108053454B | 公开（公告）日： | 2020-05-19 |
| 发明（设计）人： | 邵志远;廖小飞;金海;李永强 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06T9/00 | 分类号： | G06T9/00 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 廖盈春;李智 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度卷积生成对抗网络的图结构数据生成方法，属于大数据技术领域。本发明方法将深度卷积生成对抗网络应用到图结构数据的生成领域，本发明方法首先将现实的图结构数据转换具有唯一性的网格结构图片；然后通过深度卷积生成对抗网络来学习生成模型；最后，通过学习得到的生成模型，按照输入参数按需生成特定规模的仿真图结构数据。本发明基于深度卷积生成对抗网络的图结构数据生成方法，主要从现实图结构数据提取特征来构造模型，从而使生成的仿真图结构数据具备的属性更加符合现实的图结构数据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 生成 对抗 网络 结构 数据 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度卷积生成对抗网络的图结构数据生成方法，其特征在于，所述方法包括：(1)将现实的图结构数据转换成具有唯一性的网格结构图片；(2)用深度卷积生成对抗网络对所述网格结构图片进行模型训练，得到生成模型；(3)利用生成模型生成仿真图结构数据。
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