29、人工智能在水库系统数据填补与肾病诊断中的应用探索

人工智能在水库系统数据填补与肾病诊断中的应用探索

1. 水库系统数据填补相关研究

在水库系统的数据处理中，为了更好地利用现有数据进行训练和测试遗传算法，以实现洪水控制、灌溉供应和工业供应等数据的生成，研究人员采用了多种机器学习模型。

1.1 研究方法

• 生成对抗网络（GAN） ：GAN 使用两个神经网络，即判别器和生成器，来生成与训练数据相似的新数据。判别器学习区分生成的数据和实际数据，而生成器则学习创建新数据。训练过程中，两个网络同时进行训练，生成器试图创建能够欺骗判别器的数据，判别器则努力准确识别数据的真伪。不过，GAN 训练难度较大，需要大量数据和计算能力，但它有潜力革新多个领域。

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px
    A([开始]):::startend --> B(训练生成器和判别器):::process
    B --> C{数据真伪判断}:::process
    C -->|真| D(判别器正确识别):::process
    C -->|假| E(生成器欺骗判别器):::process
    D --> F(继续训练):::process
    E --> F
    F --> G{是否达到训练目标}:::pr