【摘 要】
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研究小样本情况下,GAN在复杂产品费用预测上的应用。针对小样本情况下传统神经网络难以训练、预测准确度不高的问题,采用GAN网络与CNN网络结合的方法,借助GAN判别网络强大的
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与工程学院,航天系统仿真重点实验室北京仿真中心
【基金项目】
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装备发展部十三五预研项目(41401030301),装备发展部十三五领域基金(61400010205)
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研究小样本情况下,GAN在复杂产品费用预测上的应用。针对小样本情况下传统神经网络难以训练、预测准确度不高的问题,采用GAN网络与CNN网络结合的方法,借助GAN判别网络强大的特征提取能力,提取出样本的浅层特征,并将特征共享给CNN预测网络。CNN预测网络与判别网络共同约束生成网络,从而训练整个神经网络,最后以CNN预测网络进行复杂产品费用预测。以导弹作为复杂产品的样例进行实验,经实验论证,GAN-CNN联合网络预测的准确性约为95%。
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