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| 基于GAN的软测量缺失数据生成方法研究 | |
蒋栋年 ; 王仁杰
| |
| 2024-04-15 | |
| 发表期刊 | 西北工业大学学报
 |
| ISSN | 1000-2758 |
| 卷号 | 42期号:02页码:344-352 |
| 摘要 | 针对工业过程中传感器数据缺失造成软测量模型精度低的问题，提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial nets, GAN)的传感器缺失数据生成方法。利用孤立森林算法检测出传感器数据的缺失区域；利用缺失数据属性特征训练条件生成对抗网络(conditional generative adversarial nets, CGAN),在CGAN的输入条件中添加随机序列作为附加信息迭代送入CGAN中生成数据，并借助WGAN-GP(wasserstein generative adversarial nets gradient penalty)成本函数提高网络训练的稳定性；针对缺失区域检测结果引入采样器，将采样的数据填补进缺失区域，形成完整数据集，以提高软测量模型精度。以镍闪速炉温度传感器数据为目标变量进行软测量建模，验证所提出的提高软测量模型精度方法的可行性与有效性。 |
| 关键词 | 数据缺失 孤立森林 生成对抗网络 软测量模型 |
| URL | 查看原文 |
| 收录类别 | 北大核心 ; CSCD |
| 语种 | 中文 |
| 资助项目 | 国家自然科学基金(62263020);甘肃省重点研发计划(23YFGA0061);兰州市科技计划(2022-2-69);甘肃省杰出青年基金(20JR10RA202);兰州理工大学红柳杰出青年人才支持计划;陇原青年英才项目资助 |
| 中图分类号 | TP212;TP274 |
| 原始文献类型 | 学术期刊 |
| 引用统计 | |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/170692 |
| 专题 | 电气工程与信息工程学院 |
| 通讯作者 | 蒋栋年 |
| 作者单位 | 兰州理工大学电气工程与信息工程学院 |
| 第一作者单位 | 电气工程与信息工程学院 |
| 通讯作者单位 | 电气工程与信息工程学院 |
| 第一作者的第一单位 | 电气工程与信息工程学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 蒋栋年,王仁杰. 基于GAN的软测量缺失数据生成方法研究[J]. 西北工业大学学报,2024,42(02):344-352. |
| APA | 蒋栋年,&王仁杰.(2024).基于GAN的软测量缺失数据生成方法研究.西北工业大学学报,42(02),344-352. |
| MLA | 蒋栋年,et al."基于GAN的软测量缺失数据生成方法研究".西北工业大学学报 42.02(2024):344-352. |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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