本发明公开了一种基于生成对抗网络的社交推荐方法，通过元路径将复杂的异构图分解为两个简单的同质子图，能够充分发掘和利用蕴涵在无社交标签用户群体中的结构和语义信息，从而提升社交推荐的结果质量，然后通过图神经网络进行预训练得到联合嵌入向量，再通过直通式Gumbel‑Softmax将联合嵌入向量转换为用户独热向量和项目独热向量，能够确保社交推荐在反向传播过程中是可训练的，确定好生成对抗网络中生成器和判别器的损失函数后，将用户独热向量、项目独热向量、用户嵌入向量、项目嵌入向量分别输入至生成器和判别器，当生成对抗网络中的生成器和判别器之间实现平衡时，即得到了高质量的推荐结果。
📄 2024100164626
📂 G06F16_9536
👤 江西财经大学
📅 2024-01-05
本发明公开了一种基于生成对抗网络的高光谱影像树种分类方法、装置，方法包括：将高光谱影像进行影像分割后、进行图像重构；提取高光谱影像的纹理特征和光谱特征；将纹理特征和光谱特征输入基于结合注意力机制的生成对抗网得到带注意力的图像特征，送入判别器中得到最大化优化后判别器的输出特征；根据输入特征获得的得分值最小化来优化生成器的生成分布并将判别器的最后的输出特征送人分类器得到分类结果。可以得到森林各类树种的分布覆盖情况，实现单目树种类型分类，便于监控监管，同时所需的数据预处理及人工采集的数目样本较少，适用于大部分地理区域和土地覆被类型，方法可行性、稳健性和预测结果准确度较高。
📄 2022103906417
📂 G06V10_764
👤 南京邮电大学
📅 2022-04-14
本发明公开了一种基于自编码器和生成对抗网络的账户识别方法及系统，属于金融信息安全技术领域，该方法包括：获取银行账户的账户交易报告和账户属性图序列，人工标注账户类别；通过自编码器提取账户的融合特征；基于融合特征，利用生成对抗网络生成带有类型标注的账户特征，利用账户融合特征和生成的账户特征训练判别器；根据待测账户的账户交易报告和属性图序列，提取待测账户的融合特征，输入训练完成的判别器中，识别待测账户的真伪并预测待测账户的类别。本发明通过自编码器结构以端到端的方式自动捕捉洗钱账号的行为动态模式和结构动态模式及其之间的影响，并通过基于生成对抗的样本增强，提高账户识别性能，实现对洗钱账号的细粒度识别。
📄 202210745030X
📂 G06K9_62
👤 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
📅 2022-06-29
本发明公开了一种基于生成对抗网络的异常检测方法，包括步骤：S1：处理语义分割图像数据集，得到满足原始图像的数据集和Mask图像的数据集；S2：建立包括生成网络和鉴别网络的异常检测生成对抗网络结构；S3：训练所述满足原始图像的数据集和Mask图像的数据集，得到异常检测的生产对抗网络模型；S4：输入原始图像，得到特定异常类型的图像。本发明与现有技术相比有如下优点：1.本发明以异常部分图像作为模型训练目标，不同于传统异常检测方法，以异常部分具体定位信息作为训练目标，使得图像异常部分更加直观性。2.本发明建立生成对抗网络模型，不同于传统异常检测方法单一一体的网络结构。弥补了无法输出异常部分的图像的缺点。
📄 201711032917X
📂 G06N3_04
👤 杭州电子科技大学
📅 2017-10-30
本发明公开了一种面向文本引导图像生成任务的生成对抗网络架构搜索方法，其方法首先基于单路径权重共享机制训练超网，在统一的对抗评估环境中为不同子网提供可相互比较的性能评测基准；随后利用多目标进化算法对网络架构空间进行全局搜索，通过构建帕累托前沿，获得候选的高质量子网；进一步结合粒子群优化算法实现对精英子网的连续空间的局部细化，通过速度更新、离散化算子和边界约束实现对网络操作编码的合理调节；最终经多目标遗传算法后的最优架构在独立重训练阶段显著提升生成质量，实现更低的FID与更高的文本一致性。本发明能够在较低计算成本下自动获得生成对抗网络的生成器结构，适用于文本到图像合成、生成等领域。
📄 2026106216337
📂 G06N3_0475
👤 南京信息工程大学
📅 2026-05-08
本发明涉及一种基于生成对抗网络的布匹瑕疵数据增强方法，搭建生成对抗网络并训练后，对于输入的待数据增强的有瑕疵布匹图像，以多层卷积和实例正则化进行多尺度特征提取与风格编码，以空间自适应归一化构建上采样卷积模块，以并行的2个卷积支路解耦网络任务，分别对应瑕疵前景和瑕疵透明度的生成，配合透明度控制、瑕疵形态与空间约束，最终得到数据增强后的有瑕疵布匹图片。本发明针对现有数据集进行数据增强，通过平衡样本类别数量和扩充瑕疵样本来提升布匹瑕疵检测器的性能，也可以针对无瑕疵新布匹进行瑕疵叠加，快速生成足量新背景下的瑕疵数据集。
📄 2022105951949
📂 G06V10_774
👤 浙江工业大学
📅 2022-05-28
本发明公开了一种基于生成对抗网络和自编码器的故障诊断方法，包括：采集处于故障状态下机械设备的振动信号并进行预处理；将预处理后的真实样本送入一维卷积生成对抗网络中进行训练得到生成器；利用生成器生成故障样本，并结合真实样本构建故障训练集；构建一维卷积自编码器，并利用故障训练集对一维卷积自编码器进行训练得到故障分类模型；利用故障分类模型对待检测的机械设备的振动信号进行分类，实现针对机械设备的故障诊断。解决了实际场景下故障数据样本较少、生成数据质量不高的问题。
📄 2022109283477
📂 G06F18_241
👤 浙江工业大学
📅 2022-08-03
一种基于条件生成对抗网络的图像描述生成方法，包括以下步骤：步骤一、网络构建，该条件生成对抗网络框架由一个生成模型和一个判别模型两部分组成，生成模型和判别模型结构类似，但是参数独立训练更新；步骤二、数据集预处理；步骤三、网络训练，过程如下：步骤3.1：用随机权值初始化生成模型和判别模型参数；步骤3.2：训练生成模型；步骤3.3：训练判别模型；步骤3.4：用RMSprop下降算法最小化损失函数；步骤四、精度测试，经过上述步骤的操作，即可实现对测试图片的描述生成。本发明提供一种鲁棒性较好、对训练数据要求较低的基于条件生成对抗训练的图像描述生成方法。
📄 2019104675009
📂 G06F16_583
👤 浙江工业大学
📅 2019-05-31
一种生成对抗网络的工业信息物理系统多点FDI攻击检测方法，包括以下步骤：1)建立不同类型的FDI攻击模型；2)建立GAN模型；3)建立采用LSTM‑RNN为生成器和辨别器单元的LR‑GAN模型；4)基于LR‑GAN的多点FDI攻击检测算法设计；5)基于LR‑GAN的多点FDI攻击检测框架设计。本发明用新颖的生成对抗网络，能够在多链路、多设备存在FDI攻击的情况下，保证ICPS系统的正常运行并在检测到攻击的同事提升系统安全性能。另外设计一个新的多点FDI攻击检测算法，同时提出了一个基于LR‑GAN的FDI攻击检测框架。
📄 2021104301065
📂 G05B13_04
👤 浙江工业大学
📅 2021-04-21
本发明公开了一种基于生成对抗网络的跨模态行人重识别方法，通过生成对抗网络生成跨模态图像进行像素对齐，然后将同一ID下的真实图像和生成的跨模态图像输入主干网络Resnet‑50进行特征提取和特征对齐。通过创建的联合损失函数来筛选模态共有特征中具有身份区别性的特征，对网络模型进行优化。本发明利用生成对抗网络以及对传统Resnet‑50进行修改，在跨模态行人重识别任务取得了不错的效果。
📄 2022103642902
📂 G06V20_52
👤 浙江工业大学
📅 2022-04-07
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。
📄 2021104672313
📂 G06K9_62
👤 浙江工业大学
📅 2021-04-28
本发明公开了一种基于多模态生成对抗的台风短期预测方法及装置，将标准化处理后的台风经纬度数据和台风强度数据进行多模态融合，得到多模态台风数据，将多模态台风数据输入到构建好的预测网络模型中进行训练，采用最终预测网络模型进行台风预测。本发明构建了预测网络模型和判别模块，能够训练出有效的预测网络模型，准确进行台风预测。所训练的预测网络模型，能够同时预测台风的轨迹和强度。
📄 2021103397249
📂 G06Q10_04
👤 浙江工业大学
📅 2021-03-30
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