改进生成对抗网络及其在结构非线性模型修正中的应用

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摘要 提出改进生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）并在结构非线性模型修正中成功应用。在改进的GAN中，通过引入代理模型的方式，增强网络判别器对非线性结构各节点响应关系特征的学习能力；为避免传统GAN存在的梯度消失问题，使用跳跃连接和密集连接等方式加强网络层之间的信息交流，并且通过引入组合目标函数，构建模型输入响应与输出参数之间的映射关系实现网络训练。（剩余14709字）

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