基于循环条件生成对抗网络的数据生成方法

作     者：孔洁 KONG Jie

作者机构：中国劳动关系学院北京100048 

基　　金：中央高校基本业务费专项基金资助项目(21ZYJG001) 

出 版 物：《火力与指挥控制》 (Fire Control & Command Control)

年 卷 期：2021年第46卷第11期

页      码：134-139,143页

摘      要：针对军事领域数据采集困难以及数据生成人工依赖性强、成本高、效率低等问题,在生成对抗网络(GAN)框架的基础上,构建长短期循环神经网络(LSTM-RNN)代替生成对抗网络中的生成器和鉴别器,以最大平均差异和最大似然估计作为指标构建数据生成评估模型,提出一种可生成数据序列的循环条件生成对抗网络(RCGAN)。该方法完全依靠数据驱动,无需经过精心设计的建模过程,便可生成与真实数据相一致的数据。通过基于实际数据的仿真实验,验证了该方法在数据相似度、估计误差、抗干扰性以及泛化性方面的优势。

主 题 词：生成对抗网络 长短期记忆网络 循环神经网络 数据生成 军事数据 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1002-0640.2021.11.021

馆 藏 号：203107146...