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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京航空航天大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于協(xié)同訓(xùn)練和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的異常檢測(cè)方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115186756B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210847783.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2433；該發(fā)明授權(quán)一種基于協(xié)同訓(xùn)練和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的異常檢測(cè)方法及系統(tǒng)是由關(guān)東海;葛崇林;胥帥;袁偉偉設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-07-19向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于協(xié)同訓(xùn)練和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的異常檢測(cè)方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種基于協(xié)同訓(xùn)練和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的異常檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集分別輸入第一、第二自編碼器，得到第一、第二重建誤差序列；分別對(duì)兩序列中的各重建誤差由小到大排序；選取兩序列中前N個(gè)重建誤差，得到第一、第二篩選后的重建誤差序列；根據(jù)第一、第二篩選后的重建誤差序列，得到第一、第二篩選后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；將第一篩選后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入第二自編碼器，將第二篩選后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入第一自編碼器，利用第一、第二篩選后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化；將待檢測(cè)數(shù)據(jù)集輸入優(yōu)化后的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型，得到待檢測(cè)數(shù)據(jù)集中的異常物體的彩色圖像。本發(fā)明能準(zhǔn)確地檢測(cè)出異常數(shù)據(jù)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于協(xié)同訓(xùn)練和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的異常檢測(cè)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于協(xié)同訓(xùn)練和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的異常檢測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括多類物體的彩色圖像；所述多類物體的彩色圖像中一類物體的彩色圖像作為異常數(shù)據(jù)； 將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集分別輸入第一自編碼器和第二自編碼器，得到第一重建誤差序列和第二重建誤差序列；所述第一重建誤差序列包括所述第一自編碼器輸出的各所述彩色圖像對(duì)應(yīng)的重建誤差；所述第二重建誤差序列包括所述第二自編碼器輸出的各所述彩色圖像對(duì)應(yīng)的重建誤差； 分別對(duì)所述第一重建誤差序列和所述第二重建誤差序列中的各所述重建誤差由小到大排序，得到第一排序后的重建誤差序列和第二排序后的重建誤差序列； 選取所述第一排序后的重建誤差序列中前N個(gè)所述重建誤差，得到第一篩選后的重建誤差序列；同時(shí)選取所述第二排序后的重建誤差序列中前N個(gè)所述重建誤差，得到第二篩選后的重建誤差序列； 根據(jù)所述第一篩選后的重建誤差序列和所述第二篩選后的重建誤差序列，得到第一篩選后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和第二篩選后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；所述第一篩選后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括所述第一篩選后的重建誤差序列中各所述重建誤差對(duì)應(yīng)的所述彩色圖像；所述第二篩選后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括所述第二篩選后的重建誤差序列中各所述重建誤差對(duì)應(yīng)的所述彩色圖像； 將所述第一篩選后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入所述第二自編碼器，將所述第二篩選后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入所述第一自編碼器，利用所述第一篩選后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和所述第二篩選后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，得到優(yōu)化后的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型；所述生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型包括生成器和鑒別器；所述生成器包括所述第一自編碼器、所述第二自編碼器、第一編碼器和第二編碼器；所述第一自編碼器與所述第一編碼器連接；所述第二自編碼器和所述第二編碼器連接；所述第一編碼器和所述第二編碼器均與所述鑒別器連接； 獲取待檢測(cè)數(shù)據(jù)集；所述待檢測(cè)數(shù)據(jù)集包括多張物體的彩色圖像； 將所述待檢測(cè)數(shù)據(jù)集輸入所述優(yōu)化后的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型，利用所述優(yōu)化后的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)所述待檢測(cè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行異常檢測(cè)，得到所述待檢測(cè)數(shù)據(jù)集中的異常物體的彩色圖像。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人南京航空航天大學(xué)，其通訊地址為：210016 江蘇省南京市江寧區(qū)將軍路29號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。