[发明专利]基于回归生成对抗网络的火焰图像氧浓度预测方法在审
| 申请号： | 202110467231.3 | 申请日： | 2021-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN113239991A | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 刘毅;戴云;江雨馨;李蓥杰 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F17/18;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 周红芳;朱盈盈 |
| 地址： | 310006 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 基于回归生成对抗网络的火焰图像氧浓度预测方法，属于回归模型的不平衡学习技术领域。它包括以下步骤：1、获取熔炉火焰图像数据；2、熔炉火焰图像数据的预处理以及数据集划分；3、生成熔炉火焰图像数据集中的少数区间样本；4、建立并训练火焰图像氧浓度预测模型；5、模型表现评估。本发明利用基于梯度惩罚的回归生成对抗网络对数据集中少数区间的火焰图像进行扩充，使不平衡的熔炉火焰图像数据集得到平衡，解决了火焰图像氧浓度预测模型训练过程中存在的不平衡学习问题，提高了回归模型对火焰图像氧浓度的预测准确率，具有普遍性和通用性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 回归 生成 对抗 网络 火焰 图像 浓度 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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