GAN-CNN联合网络在复杂产品费用预测中的高精度应用

"这篇论文探讨了在小样本情况下，如何利用生成对抗网络（GAN）与卷积神经网络（CNN）的联合网络进行复杂产品的费用预测。研究中，针对传统神经网络在小样本数据集上训练困难和预测精度低的问题，论文提出了一种新的预测方法。该方法利用GAN的判别网络来提取样本的浅层特征，这些特征随后被共享给CNN预测网络。通过CNN和判别网络的协同作用，共同优化生成网络，从而提高整个神经网络的训练效果。最终，利用优化后的CNN预测网络对复杂产品的费用进行预测。在导弹作为复杂产品样例的实验中，证明了GAN-CNN联合网络的预测准确率可达到约95%。该研究涉及的领域包括费用预测、复杂产品管理、生成对抗网络、卷积神经网络以及小样本学习。" 这篇论文着重于解决复杂产品费用预测中的挑战，尤其是在数据量有限的情况下。传统的费用预测方法，如定性预测（依赖专家经验和主观概率）和定量预测（如回归分析、马尔可夫模型、贝叶斯模型、灰色理论模型和神经网络），在面对复杂产品的高成本和高复杂性时可能存在局限性。论文提出了一个创新的解决方案，即结合GAN和CNN的模型。 生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由生成器和判别器两部分组成。在小样本场景下，GAN能够生成逼真的新样本，增强训练数据集，从而克服数据不足的问题。在这里，GAN的判别网络用于提取样本的特征，而这些特征对于CNN预测网络的训练至关重要。 卷积神经网络（CNN）是处理图像、序列和其他结构化数据的有效工具，它擅长捕捉数据的局部和全局模式。在费用预测任务中，CNN可以利用从GAN获得的特征来建立费用与产品特性之间的复杂关系。通过共享特征并协同训练，CNN能够更好地适应数据分布，从而提高预测精度。 实验结果表明，这种GAN-CNN联合网络在导弹费用预测中的准确率达到了95%，这表明该方法在实际复杂产品费用预测中有很大的潜力。这项工作不仅为小样本情况下的费用预测提供了新的思路，也为其他类似问题的解决提供了借鉴，例如在资源有限的情况下进行其他类型的预测分析。