基于去噪扩散概率模型的数据增强方法在不平衡数据下的故障诊断代码

基于噪声扩散概率模型（Noise Diffusion Probabilistic Model，NDPM）的数据增强方法在不平衡数据的故障诊断中，通常用于通过模拟噪声并逐步恢复原始信号的方式，生成更多的训练样本，以弥补数据集中少数类样本不足的问题。这种方法可以提升分类器对小样本、边缘或异常情况的理解能力。

在编写这样的代码时，一般步骤包括：

1. **初始化模型**：导入必要的库（如PyTorch或TensorFlow），并构建NDPM的模型结构，比如通过自编码器实现噪声添加和信号恢复过程。

import torch.nn as nn
from ndpm_model import NoiseDiffusionModel

ndpm = NoiseDiffusionModel(input_size, hidden_layers)

2. **生成噪声样本**：给定输入数据和预设的噪声分布，应用NDPM的噪声注入过程。

def augment_data(x, noise_std):
    augmented_x = ndpm.sample(x, noise_std)
    return augmented_x

3. **训练模型**：将增强后的样本与原始标签一起用于监督学习，调整模型参数以适应故障诊断任务。

optimizer = torch.optim.Adam(ndpm.parameters(), lr=0.001)
for epoch in range(num_epochs):
    for data, labels in train_loader:
        augmented_data = augment_data(data, noise_level)
        # 训练步骤...
    # 评估和保存模型...

4. **应用于测试集**：在实际故障诊断中，使用同样的NDPM对测试数据进行增强，提高诊断准确率。

test_augmented_data = augment_data(test_data, noise_level)
diagnostic_results = diagnose_model(test_augmented_data)