技术特征：
1.一种基于生成式对抗网络的函数拟合方法，其特征在于，包括步骤s1-s7：s1、创建一随机函数以生成服从分布p
noisedata
的随机数据nx；s2、建立采样规则以得到服从真实数据整体分布p
realdata
的真实采样数据rx；s3、将所述真实采样数据rx输入判别器d，训练判别器d以得到参数集合d
θ
；s4、将所述随机数据nx输入生成器g，输出服从pg分布的生成器采样数据gx，并将生成器采样数据gx输入至判别器d；s5、判断判别器d输出的值p(d(x))与预设的概率值的差值是否大于预设的阈值；若是，执行步骤s6，若否，转至步骤s7；s6、由判别器d得到的生成器梯度反馈到生成器g，转至步骤s3；s7、通过生成器g生成的样本gx拟合服从真实数据整体分布p
realdata
的真实数据。2.根据权利要求1所述的函数拟合方法，其特征在于，步骤s2中，采样规则是随机采样，采样的数据个数为m。3.根据权利要求1所述的函数拟合方法，其特征在于，步骤s3包括步骤s31-s32：s31、通过判别器d衡量生成器g生成的数据分布pg与真实数据分布p
realdata
之间的距离，用以表示生成器g产生样本的真实程度并输出一个概率值；s32、在生成器训练过程中通过判别器d提供梯度信息：d=d(
ˆ
x,d
θ
),d∈[0,1]其中d
θ
表示判别器d的参数集。4.根据权利要求1所述的函数拟合方法，其特征在于，步骤s4包括步骤s41-s42：s41、定义生成器g为一个采样于随机变量n的随机值n为输入，具有参数集g
θ
的可微函数：g=g|
n~n(n,gθ)
其中，g
θ
是生成器的参数集合；s42、接收所输入的随机噪声，通过生成器g输出一组符合真实数据整体分布p
realdata
的数据，其中，真实数据的采样r(x,y)服从真实数据整体分布p
realdata
，输入生成器g的随机噪声服从的分布p
noisedata
，随机噪声采样n(x,y)服从分布p
noisedata
。5.根据权利要求1至4任一项所述的函数拟合方法，其特征在于，其中：分布p
noisedata
为均匀分布或者高斯分布。6.一种基于生成式对抗网络的函数拟合装置，其特征在于，包括：创建模块，用于创建一随机函数以生成服从分布p
noisedata
的随机数据nx；建立模块，用于建立采样规则以得到服从真实数据整体分布p
realdata
的真实采样数据rx；判别器模块，用于将所述真实采样数据rx输入判别器d，训练判别器d以得到参数集合d
θ
；生成器模块，用于将所述随机数据nx输入生成器g，输出服从pg分布的生成器采样数据gx，并将生成器采样数据gx输入至判别器d；判断模块，用于判断判别器d输出的值p(d(x))与预设的概率值的差值是否大于预设的阈值；反馈模块，用于在判别器d输出的值p(d(x))与预设的概率值的差值大于预设的阈值
时，由判别器d得到的生成器梯度反馈到生成器g；拟合模块，用于在判别器d输出的值p(d(x))与预设的概率值的差值不大于预设的阈值时，通过生成器g生成的样本gx拟合服从真实数据整体分布p
realdata
的真实数据。7.根据权利要求6所述的函数拟合装置，其特征在于，其中，采样规则是随机采样，采样的数据个数为m。8.根据权利要求6所述的函数拟合装置，其特征在于，所述判别器模块包括：衡量子模块，用于通过判别器d衡量生成器g生成的数据分布pg与真实数据分布p
realdata
之间的距离，用以表示生成器g产生样本的真实程度并输出一个概率值；提供子模块，用于在生成器训练过程中通过判别器d提供梯度信息：d=d(
ˆ
x,d
θ
),d∈[0,1]其中d
θ
表示判别器d的参数集。9.根据权利要求6所述的函数拟合装置，其特征在于，所述生成器模块包括：定义子模块，用于定义生成器g为一个采样于随机变量n的随机值n为输入，具有参数集g
θ
的可微函数：g=g|
n~n(n,gθ)
其中，g
θ
是生成器的参数集合；执行子模块，用于接收所输入的随机噪声，通过生成器g输出一组符合真实数据整体分布p
realdata
的数据，其中，真实数据的采样r(x,y)服从真实数据整体分布p
realdata
，输入生成器g的随机噪声服从的分布p
noisedata
，随机噪声采样n(x,y)服从分布p
noisedata
，分布p
noisedata
为均匀分布或者高斯分布。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载以执行权利要求1至5任一项所述的一种基于生成式对抗网络的函数拟合方法。
技术总结
本发明公开了一种基于生成式对抗网络的函数拟合方法及装置，基于生成式对抗网络的函数拟合方法，根据拟合误差要求建立相应的生成器模型G、判别器模型D，真实数据训练判别器模型D，判别器模型D优化生成器模型G，最终使得生成器模型G在给定一组随机噪声情况下，输出一组符合真实数据总体分布的数据，输出的数据用于拟合真实数据，该方法扩展性好，计算量小。计算量小。计算量小。
技术研发人员：戚建淮 韩丹丹 崔宸 唐娟
受保护的技术使用者：深圳市永达电子信息股份有限公司
技术研发日：2022.05.09
技术公布日：2022/6/7