一种基于样本扩充和筛选的主动增强软测量方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110999584.8
IPC分类号：G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/10
申请日期：
2021-08-29
申请人：
浙江工业大学

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著录项信息

专利名称	一种基于样本扩充和筛选的主动增强软测量方法
申请号	CN202110999584.8	申请日期	2021-08-29
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-11-12	公开/公告号	CN113642666A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;N;2;0;/;1;0查看分类表>
申请人	浙江工业大学	申请人地址	浙江省杭州市拱墅区朝晖六区变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	浙江工业大学	当前权利人	浙江工业大学
发明人	刘毅;戴云;余清
代理机构	杭州浙科专利事务所（普通合伙）	代理人	周红芳;朱盈盈

摘要

本发明公开了一种基于样本扩充和筛选的主动增强软测量方法，包括以下步骤：1)获取工业聚乙烯熔融指数数据；2)聚乙烯数据的数据集划分以及预处理；3)生成虚拟样本扩充数据集；4)建立基于支持向量回归的选择性生成对抗网络SGAN‑SVR软测量模型；5)模型表现评估。本发明方法根据形心度量准则和原始样本的统计特性，从基于梯度惩罚的生成对抗网络WGAN‑GP模型生成的虚拟样本中筛选高质量的生成样本，作为原始样本的补充，提高了支持向量回归SVR模型对MI指标的预测准确率。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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