四川大学王渝红获国家专利权
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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种双生成对抗网络的宽频振荡数据集增强方法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：CN115758149B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202211459738.5，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种双生成对抗网络的宽频振荡数据集增强方法是由王渝红;周辰予;周旭;蒋奇良;何其多;陈明雪设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种双生成对抗网络的宽频振荡数据集增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及宽频振荡扰动源定位技术领域，具体涉及一种双生成对抗网络的宽频振荡数据集增强方法，包括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。基于双生成对抗网络的协同工作使残缺的量测样本集特征与完整的生成样本集特征相融合，提高定向生成样本的质量，实现宽频振荡数据集增强。解决了实际量测获取的宽频振荡样本数量缺乏，难以构建宽频振荡扰动源定位模型的问题。
本发明授权一种双生成对抗网络的宽频振荡数据集增强方法在权利要求书中公布了：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： a数据修复阶段：通过一个生成对抗插补网络GAIN，对含有缺失值的原始宽频振荡样本进行插补修复，得到一个数据完整的修复数据集； b定向扩增阶段：以所述修复数据集为基础，通过一个条件生成对抗网络CGAN，根据指定的标签信息作为约束条件进行训练，定向生成初步的扩增数据集； c协同质量增强阶段：再次利用生成对抗插补网络GAIN，对步骤b中生成的扩增数据集进行质量增强，基于双生成对抗网络框架的协同得到最终的增强数据集；此步骤利用了在阶段a中训练好的GAIN模型，从而将残缺的量测样本集特征与完整的生成样本集特征相融合，提升定向生成样本的质量。
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