一种基于生成式对抗网络的虚拟样本生成方法

摘要

本发明提供一种基于生成式对抗网络的虚拟样本生成方法，包括：基于WGAN‑GP改进模型对生成器的输入样本进行SVM分类预训练；根据所述SVM分类得到决策面的位置，并模拟生成位于所述决策面附近的少数类样本；根据生成样本与所述决策面的几何距离，设置生成样本的位置约束，以控制样本生成范围；根据所述位置约束建立PCGAN模型，并进行基于所述PCGAN模型的少数类样本扩充；通过所述PCGAN模型在SVM决策面附近生成符合原始分布的生成样本。本发明能提高生成式对抗网络的稳定性和实用性。