一种基于有限材料的神经网络模型数据集扩增方法及系统

本发明涉及数据集扩增技术领域，特别是涉及一种基于有限材料的神经网络模型数据集扩增方法，包括搭建实验平台采集数据：在待测电缆靠近终端的位置模拟故障点，保存数据；对每次采集的原始波形实时添加噪声扰动；进行波形变换，以获得不同故障位置处的模拟波形数据；将含有故障段的电缆完全切除，得到新长度的试验材料；保留切除段的物理参数生成仿真数据；重复步骤采集足量的真实测试数据；对所有生成的数据验证物理一致性，剔除不满足约束的模拟波形数据；按照预设比例将生成的模拟波形数据与原始波形数据混合构建测试数据集。本发明通过分段切除以及数据模拟仿真的方式，使样本量显著提升。