29、水库系统数据插补与肾脏疾病诊断的多模态融合方法研究

水库系统数据插补与肾脏疾病诊断的多模态融合方法研究

一、水库系统数据插补相关研究

1.1 研究背景与目标

在水库系统研究中，利用现有数据对遗传算法进行训练和测试是重要任务。其主要目标之一是为防洪控制、灌溉供水和工业供水进行数据生成。研究使用了1990 - 2015年的月度数据集，在对数据进行分析的过程中，发现部分特征存在缺失值，需要运用合适的模型进行缺失值的再生。

1.2 研究方法

1.2.1 生成对抗网络（GAN）

生成对抗网络由判别器和生成器两个神经网络组成。生成器试图创建能欺骗判别器的数据，而判别器则学习区分生成的数据和真实数据。训练过程中，两个网络共同训练。GAN虽然训练难度较大，需要大量数据和计算能力，但在很多领域有变革潜力。其工作流程如下：

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px
    Start([开始]):::startend --> A(初始化生成器和判别器):::process
    A --> B(从真实数据集中采样):::process
    B --> C(生成器生成假数据):::process
    C --> D(判别器判断数据真假):::process
    D --> E(更新判别器参数):::process
    E -->