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申请/专利权人：东北石油大学三亚海洋油气研究院
摘要：本发明提供一种基于时序变分自编码TS‑VAE的数据增强方法及系统，属于数据增强处理领域。为解决利用现有变分自编码器进行数据扩充时，声波信号不能直接输入，对提取长时间序列的时频特征的能力弱，计算效率低、扩充数据质量不佳问题。通过短时傅里叶变换将声波信号的波形图转化为频谱图；构建基于时间序列的变分自编码器TS‑VAE生成模型，在输入数据中增加时序窗口维度，分别在编码器和解码器中引入残差网络和时序趋势估计参数，利用频谱图对模型进行训练，通过皮尔逊相关系数评价并筛选生成信号。可提高模型对泄漏信号识别准确性和鲁棒性，实现管道泄漏数据扩充，为管道泄漏检测识别提供丰富样本。
主权项：1.一种基于时序变分自编码TS-VAE的数据增强方法，其特征在于，包括以下步骤：S100、利用声学传感器采集声波信号，通过短时傅里叶变换将声波信号的波形图转化为时频域的频谱图，再将幅度频谱转换为dB标度频谱，保留原始声波信号的相角信息和幅值最值；S200、引入时序窗口T对原始时间序列信号做分割，构建基于时间序列变分自编码器的TS-VAE模型，包括在编码器中引入残差网络，在解码器中引入时序趋势估计参数；S300、以步骤S100得到的频谱图作为输入对步骤S200构建的TS-VAE模型进行训练，学习原始样本的混合高斯分布，拟合出与原始样本分布相似的样本，生成新的频谱图数据；S400、通过短时傅里叶逆变换结合原始信号的相角信息和幅值最值，将步骤S300生成的新的频谱图转换回波形图，采用皮尔逊相关系数评价生成信号的质量，筛选并保留皮尔逊相关系数高的生成信号作为数据增强后的生成数据集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北石油大学三亚海洋油气研究院 基于时序变分自编码TS-VAE的数据增强方法及系统
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