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② 卷積神經網路(cnn)-一維數據集怎麼擴充
合成數據是通過計算機程序生成的數據，主要用於增加訓練數據集，以節省數據採集成本或保護隱私。合成數據的獲取變得更加容易，為AI解決方案的開發提供了助力，進而提高終端用戶的體驗。
使用淺層神經網路（Shallow neural network）時，可以使用MATLAB R2021B環境進行操作，實現一維生成對抗網路（1D-GAN）合成數據生成。
差分進化演算法、序列蒙特卡羅方法、馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法、SMOTE方法、遺傳演算法等，也都可以在MATLAB環境下生成合成數據。
此外，基於ARX模型的合成數據生成（SDG方法）、基於高斯混合模型（GMM分布）的合成數據生成方法也是可選的。
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擁有工學博士學位，作為《Mechanical System and Signal Processing》的審稿專家，以及《中國電機工程學報》等多本EI期刊的優秀審稿專家，我擅長現代信號處理、機器學習、深度學習、數字孿生、時間序列分析、設備缺陷檢測、設備異常檢測、設備智能故障診斷與健康管理（PHM）等領域的研究。
③ 處理時序數據的神經網路有哪些種類
處理時序數據的神經網路主要有以下幾種種類：
長短時記憶網路：
- 簡介：長短時記憶網路是一種特殊的循環神經網路，通過引入記憶單元與門控機制，解決了傳統RNN在長期依賴問題上的不足。
- 特點：能有效捕捉序列信息，適用於處理具有長期依賴關系的時序數據。
一維卷積神經網路：
- 簡介：一維卷積神經網路在處理時序信號分類任務時表現優秀。
- 特點：通過局部感受野和滑動窗口，可以高效地提取時序特徵，實現分類任務。
殘差收縮網路：
- 簡介：殘差收縮網路在處理雜訊較大的時間序列時具有顯著優勢。
- 特點：該網路在機械振動信號處理等領域效果顯著，通過引入軟閾值化機制，提高了在強雜訊環境下的模式識別性能。
這些神經網路在處理時序數據時各有優勢，可以根據具體任務和數據特性選擇合適的網路架構。