基于生成对抗网络数据增强的工业不平衡故障分类.docx

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2025-04-01 发布于上海
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基于生成对抗网络数据增强的工业不平衡故障分类.docx

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基于生成对抗网络数据增强的工业不平衡故障分类

一、引言

在工业生产中，设备故障的准确分类对于保障生产连续性、提高生产效率以及降低成本至关重要。然而，实际工业数据往往呈现出不平衡的特性，即不同故障类型的数据样本数量差异巨大。这种不平衡性会导致传统分类算法在少数类故障的识别上性能不佳，因为模型倾向于学习多数类样本的特征，而忽略了少数类样本的特征。生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，GANs）作为一种强大的生成模型，为解决工业数据不平衡问题提供了新的途径。通过生成少数类样本，GANs可以扩充数据集，使得分类模型能够更好地学习少数类故障的特征，从而提升整体的