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龙图腾网获悉山东大学;上海新时达电气股份有限公司申请的专利一种基于可学习数据增强的小规模数据集扩增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：CN115482433B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202211121663.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于可学习数据增强的小规模数据集扩增方法是由郑艳伟;黄博文;王鹏;于东晓;孙恩涛;杜超设计研发完成，并于2022-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于可学习数据增强的小规模数据集扩增方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于可学习数据增强的小规模数据集扩增方法，包含以下步骤：对小规模数据集中的原始图像以概率p进行数据增强；将数据增强后的图像输入生成对抗网络的判别器中，同时，随机采样一个正态分布的噪声作为生成对抗网络中生成器的输入，由生成器生成一张图像，并输入判别器中，生成器和判别器进行交替训练，优化目标函数；在训练过程中，概率p以及生成对抗网络的参数进行不断学习更新；随机采样多个正态分布的噪声分别输入训练完成的生成对抗网络的生成器中，分别生成相应的图像，实现小规模数据集的扩增。本发明所公开的方法可以生成大量高质量图像，实现了小规模数据集的扩增，同时避免了生成的图像与原始数据不一致的情况。

本发明授权一种基于可学习数据增强的小规模数据集扩增方法在权利要求书中公布了：1.一种基于可学习数据增强的小规模数据集扩增方法，其特征在于，包含以下步骤： 步骤一，数据增强：对小规模数据集中的原始图像以概率p进行数据增强，获得数据增强后的图像； 步骤二，生成对抗网络训练：将数据增强后的图像输入生成对抗网络的判别器中，同时，随机采样一个正态分布的噪声作为生成对抗网络中生成器的输入，由生成器生成一张图像，并输入判别器中，由判别器判断输入的图像是真实图像还是生成图像，生成器和判别器进行交替训练，优化目标函数；在训练过程中，概率p以及生成对抗网络的参数进行不断学习更新，重复步骤一和步骤二，完成生成对抗网络的训练； 步骤三，小规模数据集扩增：随机采样多个正态分布的噪声分别输入训练完成的生成对抗网络的生成器中，分别生成相应的图像，实现小规模数据集的扩增； 步骤二中，在生成器训练时，判别器的参数固定，此时最小化目标函数： ； 当判别器训练时，生成器的参数固定，此时最大化目标函数： ； 其中，是包含概率p和生成对抗网络参数的训练函数，是经过数据增强的真实图像，是随机采样的噪声，和分别代表判别器和生成器，和分别代表判别器和生成器的输出，表示取期望值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学;上海新时达电气股份有限公司，其通讯地址为：266200 山东省青岛市即墨区滨海路72号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。