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申请/专利权人：南昌航空大学
摘要：本申请公开了一种超声预测网络训练方法、晶粒尺寸超声预测方法及装置，涉及高温合金晶粒尺寸测量技术领域，该方法通过在改进GAN生成虚拟样本来扩展样本集规模的同时，引入质量预测机制以提高生成虚拟样本的质量，并通过筛选机制，即根据虚拟误差和真实误差的差值，筛选生成的虚拟样本，保证了样本的平衡分布。本申请解决了现有技术中所面临的样本数量稀缺且分布不平衡所导致超声预测模型预测效果差的问题，能够对晶粒尺寸做出准确的预测。
主权项：1.一种超声预测网络训练方法，其特征在于，所述超声预测网络训练方法包括：获取若干个原始样本；每一所述原始样本包括：高温合金试样的原始晶粒尺寸以及对应的原始超声特征参数；利用所述原始超声特征参数训练生成对抗网络，得到生成对抗模型；所述生成对抗网络包括生成器、质量评价机制和判别器；所述质量评价机制用于判断虚拟差值是否超过预设阈值；当所述虚拟差值超过预设阈值时，将生成器生成的训练阶段超声特征参数删除；当所述虚拟差值不超过预设阈值时，将生成器生成的训练阶段超声特征参数输入判别器；所述虚拟差值为所述生成器生成的训练阶段超声特征参数与所述原始超声特征参数的差值；利用生成对抗模型中的生成器，生成虚拟超声特征参数；获取虚拟样本；所示虚拟样本包括：虚拟超声特征参数和虚拟晶粒尺寸；所述虚拟晶粒尺寸由所述虚拟超声特征参数输入机器学习算法模型获得；所述机器学习算法模型由所述原始晶粒尺寸和所述原始超声特征参数训练得到；根据虚拟误差和真实误差的差值筛选所述虚拟样本，得到筛选样本；所述虚拟误差是通过所述虚拟样本输入超声预测网络后的输出与所述虚拟晶粒尺寸确定的；所述真实误差是通过所述原始样本输入超声预测网络后的输出与所述原始晶粒尺寸确定的；利用所述筛选样本和所述原始样本训练超声预测网络，得到晶粒尺寸超声预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌航空大学 超声预测网络训练方法、晶粒尺寸超声预测方法及装置
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