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基于改进神经过程的缺失数据填充算法
被引量：
3
1
作者
孙晓丽
郭艳
+1 位作者
李宁
宋晓祥
《中国科学院大学学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2021年第2期280-287,共8页
缺失数据填充是数据分析处理领域的一个重要研究课题。特别是在采集数据量较少的情况下,缺失数据填充的难度极大。针对这个问题,提出一种基于改进神经过程模型的缺失数据填充算法,该算法可有效提升小数据集背景下的缺失数据填充性能。首...
缺失数据填充是数据分析处理领域的一个重要研究课题。特别是在采集数据量较少的情况下,缺失数据填充的难度极大。针对这个问题,提出一种基于改进神经过程模型的缺失数据填充算法,该算法可有效提升小数据集背景下的缺失数据填充性能。首先,将观测到的时间序列进行单一表示,由神经网络得到各自的表征向量;其次,通过神经过程模型获得数据的分布函数,并在训练阶段引入修正系数α,从而根据数据缺失率更加精确地确定训练数据的采样率;最后,加入填充过程,通过训练好的模型估计数据缺失值。为检验算法性能,在海洋表面温度数据集以及北京PM2.5含量数据集上进行仿真实验,结果表明该算法在小数据集背景下具有良好的填充效果。与其他算法相比,所提算法在高缺失率的情况下具有更低的均方根误差。
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关键词
缺失数据填充
时间序列
改进神经过程
修正系数
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职称材料
题名
基于改进神经过程的缺失数据填充算法
被引量：
3
1
作者
孙晓丽
郭艳
李宁
宋晓祥
机构
中国人民解放军陆军工程大学
出处
《中国科学院大学学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2021年第2期280-287,共8页
基金
国家自然科学基金(61871400)
江苏省自然科学基金(BK20171401)资助。
文摘
缺失数据填充是数据分析处理领域的一个重要研究课题。特别是在采集数据量较少的情况下,缺失数据填充的难度极大。针对这个问题,提出一种基于改进神经过程模型的缺失数据填充算法,该算法可有效提升小数据集背景下的缺失数据填充性能。首先,将观测到的时间序列进行单一表示,由神经网络得到各自的表征向量;其次,通过神经过程模型获得数据的分布函数,并在训练阶段引入修正系数α,从而根据数据缺失率更加精确地确定训练数据的采样率;最后,加入填充过程,通过训练好的模型估计数据缺失值。为检验算法性能,在海洋表面温度数据集以及北京PM2.5含量数据集上进行仿真实验,结果表明该算法在小数据集背景下具有良好的填充效果。与其他算法相比,所提算法在高缺失率的情况下具有更低的均方根误差。
关键词
缺失数据填充
时间序列
改进神经过程
修正系数
Keywords
missing data imputing
time series
modified neural process
correction coefficient
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进神经过程的缺失数据填充算法
孙晓丽
郭艳
李宁
宋晓祥
《中国科学院大学学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2021
3
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