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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利基于改进CTGAN网络的油茶树固有频率数据增强方法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：CN118395859B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202410518826.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于改进CTGAN网络的油茶树固有频率数据增强方法是由付函;刘烽;余绍政;段洁利;佘楠;莫东颖;郑海乐设计研发完成，并于2024-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进CTGAN网络的油茶树固有频率数据增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进CTGAN网络的油茶树固有频率数据增强方法，包括：建立简化的油茶树三自由度质量‑弹簧‑阻尼模型，构建并求解油茶树受迫振动微分方程；采集多组油茶树尺寸参数和固有频率数据，构建原始真实数据集；将原始真实数据集输入构建的改进CTGAN网络，通过最小化原始真实数据集与合成数据集之间的皮尔逊相关系数绝对差得到最优的改进CTGAN网络，再训练该最优的改进CTGAN网络生成多组合成数据；使用统计学方法对合成数据的质量进行评估；开发机器学习模型对合成数据进行回归预测。本发明将有限的原始训练样本进行扩充，生成满足真实数据分布的新样本，以满足机器学习模型对数据样本的要求。

本发明授权基于改进CTGAN网络的油茶树固有频率数据增强方法在权利要求书中公布了：1.基于改进CTGAN网络的油茶树固有频率数据增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 1建立简化的油茶树三自由度质量-弹簧-阻尼模型，构建并求解油茶树受迫振动微分方程和特征方程，得到油茶树固有频率与弹性模量E、密度、各级枝条的横截面直径d和长度l之间的方程； 2采集多组油茶树尺寸参数和固有频率数据，构建原始真实数据集； 3将原始真实数据集输入构建的改进CTGAN网络，通过最小化原始真实数据集与合成数据集之间的皮尔逊相关系数绝对差得到最优的改进CTGAN网络，再训练该最优的改进CTGAN网络生成多组合成数据；其中，所述改进CTGAN网络是对包含条件向量、生成器G和判别器D的CTGAN网络加入了超参数网格搜索模块，用于对超参数进行网格搜索寻优； 改进CTGAN网络会根据原始真实数据的类别进行特定的数据预处理操作：将离散列进行独热编码，所述离散列包括每棵样本树主枝数量u和次级枝数量v，将连续列A、B、C、的值进行特定模式归一化处理，其中A、B、C为特征方程的中间变量，具体是通过多个拥有不同权重和标准偏差的高斯曲线对连续值进行拟合，并引入条件向量使生成器G通过采样进行训练，生成器G利用随机噪声生成最初的与原始真实数据相似的合成数据，将其与预处理后的真实数据输入判别器D进行对抗性训练，并由判别器D进行对比判别；其中，为了生成与真实数据相似的新样本，需要最小化生成器G和判别器D之间的损失函数，通过超参数网格搜索模块，找到最优的一组超参数，训练最优超参数下的改进CTGAN网络，生成最终的多组合成数据； 4使用统计学方法对合成数据的质量进行评估，验证生成的合成数据是否满足原始真实数据集的特征分布；开发机器学习模型对合成数据进行回归预测，计算机器学习模型的评估指标，验证生成的合成数据的质量。

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