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边界平衡生成对抗网络合成谱及其共识算法的应用( Synthetic Spectra Generated by Boundary Equilibrium Generative Adversarial Network and Its Applications with Consensus Algorithm )
D Zhu L Xu X Chen L Yuan W Shi
光谱分析中的一个主要限制是校准的数量有限，尤其是对生物样品。同时，缺乏有效的算法来模拟由有限样品的真实光谱合成光谱。因此，本文提出了一种边界平衡生成对抗网络(BEGAN)来自动生成合成光谱，并成功地从两个数据集生成光谱。然后，利用BAREG，从质量和多样性两个方面估计了多样性比对生成光谱的影响，发现质量和多样性之间呈负相关关系。最后，将这些合成光谱应用到创建多样性偏最小二乘(CDPLS)的共识算法中，在每次迭代中补充虚拟样本。结果表明，BEGAR合成的光谱质量较高，提高了CDPLS的预测性能。由此可以得出结论：BEGIN有可能产生衍生的同源光谱，并在一些小样本集中扩展光谱数。
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