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龙图腾网获悉中国电力科学研究院有限公司;国网山东省电力公司申请的专利样本生成方法、系统、计算机设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114626526B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210297061.3，技术领域涉及：G06N3/094；该发明授权样本生成方法、系统、计算机设备及存储介质是由蔡常雨;仝杰;谈元鹏;张纪伟设计研发完成，并于2022-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本样本生成方法、系统、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于电力自动化领域，公开了一种样本生成方法、系统、计算机设备及存储介质，包括：获取样本生成信息；调用预设的样本生成模型，将样本生成信息输入样本生成模型；其中，样本生成模型为通过真实样本，采用智能自学习方式训练完成的生成对抗网络模型的生成模型中的至少一个；通过样本生成模型生成并输出生成样本。本发明样本生成方法，能够实现样本的有效扩充，并且，有效解决现有生成对抗网络模型采用固定的训练方式的不足，通过智能自学习的训练方式，有效提升样本生成模型生成的生成样本的质量，进而提升采用其进行训练的人工智能模型的预测精度。

本发明授权样本生成方法、系统、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种样本生成方法，其特征在于，包括： 获取样本生成信息； 调用预设的样本生成模型，将样本生成信息输入样本生成模型；其中，样本生成模型为通过真实样本，采用智能自学习方式训练完成的生成对抗网络模型的生成模型中的至少一个； 通过样本生成模型生成并输出生成样本； 其中，所述样本生成信息为一张图片； 所述样本生成模型通过下述方式构建得到： 构建包括协调者单元、若干生成模型以及若干判别模型的生成对抗网络模型； 通过协调者单元为每个生成模型随机分配一个一一对应的判别模型，得到若干生成-判别模型组，获取真实样本并根据真实样本初训练各生成-判别模型组，得到若干初训练生成模型和若干初训练判别模型； 迭代再训练步骤，至生成对抗网络模型的损失函数稳定收敛，得到若干终训练生成模型和若干终训练判别模型；再训练步骤：通过协调者单元为每个初训练生成模型随机分配一个一一对应的初训练判别模型，得到若干初训练生成-判别模型组，根据真实样本迭代训练各初训练生成-判别模型组； 获取各终训练生成模型的生成能力，选取生成能力前第一预设数量的终训练生成模型，得到样本生成模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国电力科学研究院有限公司;国网山东省电力公司，其通讯地址为：100192 北京市海淀区清河小营东路15号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。