项目概述

本项目旨在使用WGAN（Wasserstein Generative Adversarial Network）网络对天然和爆破的地震波形图进行分类。WGAN是一种生成对抗网络的变体，它通过引入Wasserstein距离来改善传统GAN训练不稳定的问题。我们将利用地震波形图数据训练WGAN的判别器，使其能够准确区分天然地震和爆破地震的波形。

代码实现

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设我们已经有了地震波形图数据
# 这里我们简单生成一些示例数据，实际应用中需要替换为真实数据
# 天然地震波形数据
natural_waves = np.random.randn(1000, 100)  # 1000个样本，每个样本长度为100
# 爆破地震波形数据
blast_waves = np.random.randn(1000, 100) + 2  # 简单区分两类数据

# 合并数据和标签
X = np.vstack([natural_waves, blast_waves])
y = np.hstack([np.zeros(1000), np.ones(1000)])

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义WGAN的生成器和判别器
# 生成器
def make_generator_model():
    model = tf.keras.Sequential()
    model.add(layers.Dense(