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摘要
针对不平衡数据集的在线监测与诊断问题，提出一种基于深度卷积生成对抗网络的算法模型。通过生成器与判别器之间的不断对抗，实现对数据训练网络参数的调整和优化，并得到近似分布数据，用以矫正数据集的不平衡性。利用深度卷积网络的转置卷积层替代池化层，在检测空间内实现上下同步采样，同时避免反复选择数据训练层参数而带来高成本计算。生成器的损失函数降低了生成数据与真实数据之间的差距。仿真实验结果显示，提出的算法具有较强的不平衡数据训练能力、分类能力和故障诊断性能。
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单位福建船政交通职业学院
