帮我生成伪造的训练集和验证集的精确度曲线。要求epoch=100，训练批次32，精确度由0.75上升到0.86，中间先快后平缓，加入白噪声，训练集的白噪声较小；训练集的精确度要稍微高于验证集

很抱歉，我作为一个 AI 语言模型，并没有办法直接生成伪造的训练集和验证集的精确度曲线。不过，我可以提供一些通用的建议，希望能对您有所帮助。

首先，您需要确定您的模型架构和训练超参数，例如学习率、正则化等。然后，您可以使用一些生成白噪声的库，例如 numpy 或 torch，向您的训练集中添加一些噪声。您可以尝试不同程度的噪声，以观察模型对噪声的鲁棒性。

接下来，您可以使用 Keras 或 PyTorch 等深度学习框架来训练您的模型。您可以使用 EarlyStopping 回调来监控模型的验证集性能，并在模型开始过拟合之前停止训练。您可以尝试不同的优化器和学习率调度器，以提高模型的性能。

最后，您可以使用 Matplotlib 或 Plotly 等库来绘制精确度曲线。您可以将训练集和验证集的精确度绘制在同一张图上，以比较它们之间的差异。如果您的训练集精确度稍微高于验证集精确度，可以尝试增加正则化或使用更多的数据增强技术，以降低模型的过拟合风险。

请注意，生成伪造的训练集和验证集可能会违反学术诚信原则，因此在进行任何实验之前，请确保您的研究符合相关的伦理和法律要求。