缺失数据填补相关论文
电力设备的在线监测数据易出现不同程度缺失，而传统缺失填补模型填补精度较低。本文提出了一种基于自注意力生成对抗网络（self-atten......
风电机组监控和数据采集系统的现场数据普遍存在缺失问题，会对下游状态监测任务产生一定负面影响。为此，提出一种结合注意力机制的掩......
数据挖掘是协助管理决策的最重要工具之一,随着数据挖掘的应用范围不断扩大,数据挖掘所处理的数据逐渐由单一的数值型或者分类型数......
随着数据仓库技术与数据挖掘技术的广泛应用和发展，企业管理人员对决策分析有了更高的要求。企业的中高层领导目前更多关注的是如何......
竹类植物以其生长速度快、产量高以及强度大等特点逐渐成为木质材料的替代品,在工程原材料领域占据了相当重要的地位。竹类种质资......
随机森林填补算法在对不完备信息系统填补时具有可靠的填补性能,同时由于填补时需要多次进行随机森林建模导致算法计算量大。为了......
基因表达数据是由DNA微阵列实验产生的大规模矩阵,能有效地提取生物学信息,由于受到实验条件限制,基因表达数据往往存在缺失值,需......
随着交通行业不断发展,交通数据快速增长,学者们希望能够利用这些数据为城市交通服务,因而智能交通系统成为未来交通系统的研究方......
目前,在常用缺失数据填补算法中,需要逐个计算所有对象之间的相似度。然而,在数据缺失率较高的情况下,相似度的计算难度也随之加大......
[摘 要] 传统的数据挖掘研究开展的前提是数据对象各个属性拥有确定值，而在一般的高维数据研究中，人们所能收集到的数据往往是不完全......
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缺失数据填补是数据清洗领域的一个重要问题。由于绝大部分局部填补方法基于全部属性进行分类,未考虑对象属性之间的关联性,因此基......
多元时间序列是一种普遍存在的数据类型,受多种干扰因素的作用,序列中难免存在缺失数据,影响后续的分析处理。首先,针对存在缺失数......
随着智能电网建设的深入实施和智能传感设备的广泛使用,电力系统的数据量呈爆炸性增长趋势,电力行业迎来了大数据时代。电力大数据......
古生物谱系树是系统发育学的重要研究内容,用于推断分类单元的亲缘关系。对于早期古生物而言,构建谱系树只能依赖于化石可观察到的......
在优化算法的研究中,针对KNN算法对缺失数据的填补效果会因为原始数据中存在噪声而受到严重影响的问题,根据待填补缺失数据最近邻......
针对模板雷达特征参数残缺而造成的测量辐射源不能正确识别问题,提出了一种基于缺失数据填补的辐射源识别算法。该算法利用矢量神......
<正>一、问题的背景在行为学、社会学、教育学、经济学和心理学等领域研究中,人们常常遇到诸如健康状况、个性、智力水平、满意度......
针对现实数据集的数据缺失问题,提出了一种基于双聚类的缺失数据填补新方法。该算法利用双聚类簇内平均平方残值越小簇内数据相似......
针对桥梁健康监测系统中采集数据具有小样本、非线性且时序的特点,提出一种基于支持向量机的残缺数据填补方法,在分析数据的自相关......
