合成数据集的生成与优化方法及其在岩渣分析中的创新应用.docx

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2025-04-17 发布于上海
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合成数据集的生成与优化方法及其在岩渣分析中的创新应用

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1合成数据集在机器学习中的重要性

在机器学习领域，数据是模型训练的基石，其数量和质量直接决定了模型的性能与泛化能力。然而，在实际应用中，获取大量高质量的真实数据往往面临诸多困境。一方面，数据采集过程可能受到时间、空间、成本等因素的限制，例如在医学影像分析中，获取大量具有代表性的疾病影像数据需要耗费大量的时间和资金，且涉及患者隐私问题；在工业生产中，对某些特殊工况下的数据采集可能因设备限制、环境危险等难以实现。另一方面，真实数据可能存在数据偏差、数据缺失等问题，这会影响模型的准确性和稳定性。

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