一种基于扩散模型的仿真数据生成方法、系统、设备及介质

一种基于扩散模型的仿真数据生成方法、系统、设备及介质，该方法对真实历史样本数据进行划分，并对划分后的真实历史样本数据的格式进行处理和转化，以便于输入后续的模型中；使用得分为基础的生成扩散模型SMLD直接拟合数据的整体联合概率分布，再结合训练好的二分类卷积神经网络模型，提高了仿真数据和真实历史数据分布规律的一致性，从而生成高质量的仿真数据；本发明生成的仿真数据与真实历史样本数据高度相似，具有较高的清晰度和较少的偏差，解决了人工智能以及机器学习领域面临的数据获取难题。