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深度卷積神經網絡（CNN）在大規模帶有標簽的數據集訓練下，訓練后模型能夠取得高的識別率或好的分類效果，而利用較小規模數據集訓練CNN模型則通常出現過擬合現象。針對這一問題，提出了一種集成高斯混合模型（GMM）及條件生成式對抗網絡（CGAN）的數據增強方法并記作GMM-CGAN。首先，通過圍繞核心區域隨機滑動采樣的方法增加數據集樣本數量;其次，假定噪聲隨機向量服從GMM描述的分布，將它作為CGAN生成器的初始輸入，圖像標簽作為CGAN條件，訓練CGAN以及GMM模型的參數;最后，利用已訓練CGAN生成符合樣本真實分布的新數據集。對包含12種霧型386個樣本的天氣形勢圖基準集利用GMM-CGAN方法進行數據增強，增強后的數據集樣本數多達38600個，將該數據集訓練的CNN模型與僅使用仿射變換增強的數據集及CGAN方法增強的數據集訓練的CNN模型相比，實驗結果表明，前者的平均分類正確率相較于后兩個模型分別提高了18.2%及14. 1% ，達到89. 1%。
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