利用深度生成数据增强提高过时预测的半监督框架

本研究解决了电子元件过时预测中的数据稀缺问题，通过深度生成建模生成新的过时案例以扩充训练数据集。提出的框架在增强的数据集上训练经典的机器学习预测模型，并在基准数据集上展现出最先进的效果，潜在地推动工业应用的过时管理。