一种面向工业不平衡数据的对抗增强故障分类方法

摘要

本发明公开了一种面向工业不平衡数据的对抗增强故障分类方法，属于工业过程故障诊断和分类领域。该方法通过多分类判别器和小样本生成器之间的对抗训练，小样本生成器分别对每一类不平衡的小样本定向地生成数据，并通过基于主元空间马氏距离的数据筛选，得到与真实数据更接近的生成数据。建立了补充数据库的动态表，利用定量的更新样本集对真实数据进行补充，得到新的数据集，解决了工业数据的不平衡性。该分类方法将生成器和多分类判别器的训练过程耦合到一起，更有效地利用了计算资源。