26年WP工业工程面向小样本与标签噪声的焊装质量预测数据增强研究2.49-AI16.6_2全日(23003字).docx

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IWHKJ 大学本科生学位论文摘要针对汽车车身焊装质量预测中缺陷样本稀缺、标签噪声普遍的实际问题，本文以时序数据增强为核心构建预测方法框架。构建了基础时序变换与 GAN 和 VAE 混合生成模型相结合的多元数据增强核心策略。通过时间扭曲、幅值缩放、噪声注入等基础方法快速扩充样本规模，同时利用 GAN 和 VAE 混合模型学习焊装时序数据的深层分布特征，生成贴合工艺特性的合成样本；结合焊接领域物理约束与三维质量评估体系，筛选保留高质量增强样本。引入 Co-teaching 作为辅助鲁棒训练模块，结合渐进式小损失筛选与样本重加权策略，降低标签噪声对模型训...

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