信息通信基于残差生成对抗网络的光谱数据域适应研究元文浩"，陈强，刘杰”黄光造？（1.温州医科大学，浙江温州325000;2.温州大学，浙江温州325000）摘要：在实际应用中，不同光谱仪测得的光谱数据往往属于不同的数据分布，而对光谱数据的标定，通常需要拥有充实知识背景的专业人士来完成，且标注周期长、工作量大。因此，如何寻找来自不同测量仪器的光谱数据的相似性，并将不同分布的数据迁移至同一分布中，就可以有效解决跨域光谱数据的分析和建模问题，并减轻专业人士标注数据的工作量。在本文中，提出了一种基于残差模块的生成对抗网络对光谱数据进行域自适应，它通过生成器实现两个不同分布的数据集之间的迁移，并在生成器中加入残差模块以确保模型训练的稳定性。最后使用玉米的近红外光谱数据集验证了所提方法的有效性。实验结果表明,所提方法对无监督回归域迁移具有一定的效果。关键词：生成对抗网络；残差模块；域自适应中图分类号：TP181文献标识码：AStudyondomainadaptationofSpectraldatabasedonGenerativeAdversarialNetworkYUANWenhao',CHENQiang',LIUJie',HUANGGuangzao?(1.WenzhouMedicalUniversity,Wenzhou325000,China;2.WenzhouUniversity,Wenzhou325000,China)Abstract:Inpracticalapplications,thespectraldatameasuredbydifferentspectrometersoftenbelongtootherdatadistributions,andthecalibrationofspectraldatausuallyrequiresprofessionalswithsufficientknowledgebackgroundtocomplete,thelabelingperiodislongandtheworkloadissignificant.Therefore,howtofindthesimilarityofspectraldatafromdifferentmeasurementinstrumentsandmigratethedatafromotherdistributionstothesamedistributioncaneffectivelysolvetheanalysisandmodelingproblemofcross-domainspectraldataandreducetheworkloadofprofessionalsinlabelingdata.Inthispaper,agenerativead-versarialnetworkbasedontheresidualmoduleisproposedfordomainadaptationofspectraldata,whichimplementsmigrationbetweentwodatasetswithdifferentdistributionsthroughagenerator.Itincorporatestheresidualmoduleinthegeneratortoen-surethestabilityofthemodeltraining.Finally,theeffectivenessoftheproposedmethodisverifiedusingtheNIRspectraldatasetofmaize.Theexperimentalresultsshowthattheproposedmethodiseffectiveforunsupervisedregressiondomainm...
