[发明专利]一种基于生成对抗网络的不平衡数据集的预测方法在审
| 申请号： | 202110526629.X | 申请日： | 2021-05-14 |
| 公开（公告）号： | CN113298230A | 公开（公告）日： | 2021-08-24 |
| 发明（设计）人： | 王竹荣;牛亚邦;黑新宏 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 戴媛 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于生成对抗网络的不平衡数据集的预测方法，过程为：接收预测请求；采集数据，形成数据集，明确数据集中的特征与标签及少数类样本和多数类样本的数量；将数据集中的非数值特征列以及标签列转变为分类数值；将处理的数据集进行标准化并将标准化后数据集中的多数类样本和少数类样本进行分离；用深度卷积对抗网络合成少数类样本a，形成平衡数据集；将平衡数据集划分为训练集和测试集；构建卷积神经网络，用划分好的训练集训练卷积神经网络，得到训练好的卷积神经网络；步骤8，将测试集输入训练好的卷积神经网络得到预测结果。本发明预测方法，解决了现有方法存在处理大数据时生成少数类样本非常困难甚至不能生成的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 生成 对抗 网络 不平衡 数据 预测 方法 | ||
【主权项】：
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