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龍圖騰網獲悉華為技術有限公司申請的專利一種數據處理方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN112529025B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：201910877235.1，技術領域涉及：G06F18/214；該發明授權一種數據處理方法及裝置是由陳雷;應江勇;高聰立設計研發完成，并于2019-09-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種數據處理方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請實施例涉及一種數據處理方法，方法包括：獲取原始數據集；采用平均端口杰森香農散度得到第一指標；將原始數據集中的數據輸入至生成對抗網絡并生成第一擴充數據；結合第一擴充數據以及原始數據集中的數據，并采用平均端口杰森香農散度得到第二指標；當第二指標大于第一指標時，將第一擴充數據添至原始數據集中，得到第一數據集；用第一數據集替換原始數據集。通過上述方法，可以持續獲取多樣性數據，并且得到完備多樣的數據集。同時得到的完備的訓練數據集，可以有效地提高了網絡模型的泛化能力。

本發明授權一種數據處理方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種數據處理方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取原始數據集； 采用平均端口杰森香農散度評估所述原始數據集，得到第一指標，所述第一指標用于表示所述原始數據集的多樣性；其中所述平均端口杰森香農散度是所述原始數據集中任意兩個樣本的端口杰森香農散度Inception_JS之和；所述Inception_JS是利用端口網絡將所述原始數據集映射到類別空間，在所述類別空間下利用杰森香農散度度量數據之間的距離得到的； 將所述原始數據集中的數據輸入至生成對抗網絡GAN并生成第一擴充數據；包括：對所述原始數據集的數據進行特征提取；采用局部離群點因子LOF算法檢測特征提取后的所述原始數據集的數據，得到離群點集； 將所述離群點集中的數據輸入至GAN并生成所述第一擴充數據； 所述生成對抗網絡GAN包括生成網絡G和判別網絡D，所述生成網絡G的網絡結構包括轉置卷積層，BatchNorm層、ReLU層和Tanh層；所述判別網絡D的網絡結構包括BatchNorm層、LeakyReLU層和Sigmoid層；所述生成對抗網絡GAN采用的損失函數具有多個參數，其中，所述多個參數包括端口杰森香農散度和核最大平均差異；所述損失函數通過添加所述端口杰森香農散度和核最大平均差異的正則項，以控制真實數據的概率分布和生成數據的概率分布之間的差異程度； 結合所述第一擴充數據以及所述原始數據集中的數據，并采用所述平均端口杰森香農散度進行評估，得到第二指標，所述第二指標用于表示結合所述第一擴充數據后所述原始數據集的多樣性； 當所述第二指標大于所述第一指標時，將所述第一擴充數據添至所述原始數據集中，得到第一數據集；所述原始數據集和所述第一數據集中數據的數據類型為圖片類型； 用所述第一數據集替換所述原始數據集。

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