基于对抗网络的化工原料检测方法、系统、介质及设备

本发明公开了一种基于对抗网络的化工原料检测方法、系统、介质及设备，涉及电力需求响应技术领域。该方法包括：获取待检测的化工原料数据；构建化工原料检测模型，并对化工原料检测模型进行训练，训练步骤包括：获取已知的化工原料数据集，基于量子比特的叠加态对化工原料数据进行学习构建隐空间，利用带有隐空间的对抗网络对化工原料数据集进行扩充；利用扩充的化工原料数据集对化工原料检测模型进行训练，并检测模型对待检测的化工原料数据进行检测，得到化工原料识别结果。本发明通过基于多重量子叠加态的生成对抗网络扩充化工原料数据，有效解决了由于训练样本不足导致模型泛化能力差的问题，提高了检测结果的准确性。