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SCADA-GAN-Synthetic-Generation: 基于GAN的SCADA数据集合成方法

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简介：
SCADA-GAN-Synthetic-Generation介绍了一种创新的数据生成技术，利用生成对抗网络（GAN）来创建大规模、高仿真的SCADA系统数据集。这种方法为网络安全研究提供了宝贵的资源。 SCADA-GAN使用通用对抗网络来综合生成SCADA数据集。从简单的GAN网络开始，发展到WGAN，并尝试了不同结果的CGAN。通过Keras实现了一个功能：发电机频率和发电机电压相位更简单地观察结果发现，在仅有两个特征的情况下获得的合成数据与真实数据非常相似。然而，当使用大量特征时会遇到梯度消失的问题（如Ian Goodfellow在论文中提到）。因此进一步测试了Wassertein GAN以解决这个问题，并尝试用更多的功能和CGAN来取得更好的效果。 样本生成的SCADA消息如下： 合成数据集输出 (由GAN创建)：发电机频率 平均 发电机电压相位平均 0 50.312412 405.223846 1 50.780399

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  • SCADA-GAN-Synthetic-Generation: 基于GAN的SCADA数据集合成方法
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    SCADA-GAN-Synthetic-Generation介绍了一种创新的数据生成技术，利用生成对抗网络（GAN）来创建大规模、高仿真的SCADA系统数据集。这种方法为网络安全研究提供了宝贵的资源。 SCADA-GAN使用通用对抗网络来综合生成SCADA数据集。从简单的GAN网络开始，发展到WGAN，并尝试了不同结果的CGAN。通过Keras实现了一个功能：发电机频率和发电机电压相位更简单地观察结果发现，在仅有两个特征的情况下获得的合成数据与真实数据非常相似。然而，当使用大量特征时会遇到梯度消失的问题（如Ian Goodfellow在论文中提到）。因此进一步测试了Wassertein GAN以解决这个问题，并尝试用更多的功能和CGAN来取得更好的效果。 样本生成的SCADA消息如下： 合成数据集输出 (由GAN创建)：发电机频率 平均 发电机电压相位平均 0 50.312412 405.223846 1 50.780399
     
  • 基于PyTorch的GAN生成MNIST数据集
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    本项目利用PyTorch框架实现了一个生成对抗网络（GAN），专门用于生成MNIST手写数字数据集中的图像，展现了强大的图像合成能力。 最近我打算研究一个利用GAN神经网络进行图像超分辨率的项目，在此之前为了更好地理解GAN的工作原理，并熟悉PyTorch框架的应用，我先编写了一个小示例来热身。 GAN（生成对抗网络）的核心思想借鉴了二人零和博弈的概念：可以将生成模型视为伪造钞票的人，而判别模型则像识别假币的警察。具体来说： - 判别器的目标是区分输入的数据（例如图片）是否来自真实的样本集或由生成器制造的虚假样本集。 - 当输入的是真实数据时，理想情况下判别网络会输出接近1的结果；反之如果输入为伪造数据，则期望其输出值接近0。这样就达到了有效识别真假的能力。 - 而对于生成模型而言，它的使命在于尽可能地增强自身的创造能力，以至于所制造出的样本能够误导甚至欺骗判别器无法判断这些新产生的图像是否与原始的真实图片无异。 通过这样的相互博弈过程，GAN试图让生成网络不断优化自身以产生更加逼真的假数据来挑战判别模型，并迫使后者持续改进其识别技巧。
     
  • 基于GAN算法的一维数据分析生成方法
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    本研究提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的一维数据生成方法，旨在有效增强一维数据集的多样性和规模，提升机器学习模型性能。通过创新性地设计损失函数和生成器结构，该方法能够合成高质量、真实感强的新样本，为信号处理与时间序列分析等领域提供了有力工具。 利用GAN算法生成数据以扩充现有数据集，从而更好地进行模型拟合。
     
  • 2014年SCADA数据
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    本资料集包含了2014年的SCADA（数据采集与监控系统）收集的数据，涵盖电力、水务和工业自动化等多个领域的实时监测信息。 SCADA的风电数据。
     
  • CTGAN：生成条件下的合成表格数据的条件GAN方法
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    简介：CTGAN是一种基于条件生成对抗网络（CGAN）的方法，专门用于生成符合特定条件下分布的合成表格数据。通过学习训练数据中的复杂统计关系和模式，CTGAN能够创造出高质量、高保真度的模拟数据集，为保护隐私或增强机器学习模型提供支持。 CTGAN是一个用于生成单表数据的深度学习合成器集合。它能够从真实数据中学习并产生高保真的模拟副本。目前该库实现了论文中的CTGAN和TVAE模型。 安装要求： - CTGAN在Python 3.6、3.7版本上开发及测试。 - 推荐通过pip命令进行安装：`pip install ctgan` - 另外，也可以使用conda来安装：`conda install -c sdv-dev -c pytorch -c conda-forge ctgan` 注意： 如果您刚开始接触合成数据的生成工作，建议您考虑使用SDV库。
     
  • 使用PyTorch GAN生成伪造手写MNIST数据集的方法
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    本研究提出了一种基于PyTorch框架的GAN模型，用于生成高质量的伪造手写数字图像，以扩充和增强MNIST数据集，为机器学习提供更多的训练素材。 今天为大家分享如何使用Pytorch GAN来伪造手写体MNIST数据集的方法，这具有很好的参考价值，希望能对大家有所帮助。一起跟随文章继续深入了解吧。
     
  • 基于GAN的3D网格模型生成方法
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    本研究提出了一种利用生成对抗网络（GAN）技术来创建高质量、多样化的三维网格模型的方法，有效提升了复杂形状建模的能力。 GAN模型用于生成3D网格模型。
     
  • 基于GAN的手写数字生成
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    本研究采用生成对抗网络（GAN）技术，专注于手写数字图像的自动生成，旨在提升模型在MNIST数据集上的表现与多样性。 利用GAN（生成对抗网络）的原始模型可以生成手写数字。这包括了数据集和代码，可以直接使用。
     
  • 风电机组SCADA数据
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    风电机组SCADA数据是指通过 Supervisory Control and Data Acquisition（监督控制和数据采集）系统收集的关于风电设备运行状态的各项实时监测信息。这些数据涵盖发电量、温度、转速等关键参数，对于优化风机性能、预测维护需求及提升风电场整体运营效率至关重要。 2021年收集了近两万条风电机组数据，每十分钟采集一次，共涉及21个参数。
     
  • 基于GAN网络的动漫头像生成方法
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