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② 卷积神经网络(cnn)-一维数据集怎么扩充
合成数据是通过计算机程序生成的数据，主要用于增加训练数据集，以节省数据采集成本或保护隐私。合成数据的获取变得更加容易，为AI解决方案的开发提供了助力，进而提高终端用户的体验。
使用浅层神经网络（Shallow neural network）时，可以使用MATLAB R2021B环境进行操作，实现一维生成对抗网络（1D-GAN）合成数据生成。
差分进化算法、序列蒙特卡罗方法、马尔可夫链蒙特卡罗方法、SMOTE方法、遗传算法等，也都可以在MATLAB环境下生成合成数据。
此外，基于ARX模型的合成数据生成（SDG方法）、基于高斯混合模型（GMM分布）的合成数据生成方法也是可选的。
若需获取具体代码，可访问知乎学术付费咨询页面。
拥有工学博士学位，作为《Mechanical System and Signal Processing》的审稿专家，以及《中国电机工程学报》等多本EI期刊的优秀审稿专家，我擅长现代信号处理、机器学习、深度学习、数字孪生、时间序列分析、设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理（PHM）等领域的研究。
③ 处理时序数据的神经网络有哪些种类
处理时序数据的神经网络主要有以下几种种类：
长短时记忆网络：
- 简介：长短时记忆网络是一种特殊的循环神经网络，通过引入记忆单元与门控机制，解决了传统RNN在长期依赖问题上的不足。
- 特点：能有效捕捉序列信息，适用于处理具有长期依赖关系的时序数据。
一维卷积神经网络：
- 简介：一维卷积神经网络在处理时序信号分类任务时表现优秀。
- 特点：通过局部感受野和滑动窗口，可以高效地提取时序特征，实现分类任务。
残差收缩网络：
- 简介：残差收缩网络在处理噪声较大的时间序列时具有显着优势。
- 特点：该网络在机械振动信号处理等领域效果显着，通过引入软阈值化机制，提高了在强噪声环境下的模式识别性能。
这些神经网络在处理时序数据时各有优势，可以根据具体任务和数据特性选择合适的网络架构。