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一种多视图深度融合的连续性缺失补全方法
被引量：
4
1
作者
毛莺池
张建华
陈豪
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期61-68,共8页
针对现有连续性缺失补全方法的不足,建立了一种多视图深度融合的连续性缺失补全方法。该方法采用反转距离加权插值、双向简单指数平滑、用户协同过滤、能量扩散协同过滤及文本嵌套的方法,分别得到时空和语义缺失数据补全中间结果;构造...
针对现有连续性缺失补全方法的不足,建立了一种多视图深度融合的连续性缺失补全方法。该方法采用反转距离加权插值、双向简单指数平滑、用户协同过滤、能量扩散协同过滤及文本嵌套的方法,分别得到时空和语义缺失数据补全中间结果;构造了神经网络模型融合跨时空和语义视图中的互补异构信息,完成连续性缺失补全。实验表明,该方法补全连续性缺失不但效率高,而且比时空多视图补全在平均绝对误差与平均相对误差上分别降低7%和22%,具备普适性且适用于相关时空连续性缺失序列补全领域。
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关键词
连续性缺失数据补全
人工神经网络
时空
深度融合
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题名
一种多视图深度融合的连续性缺失补全方法
被引量：
4
1
作者
毛莺池
张建华
陈豪
机构
河海大学计算机与信息学院
河海大学水利水电学院
华能澜沧江水电股份有限公司
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期61-68,共8页
基金
"十三五"国家重点研发计划(2018YFC0407105
2018YFC0407905
+3 种基金
2016YFC0400910)
华能集团重点研发课题(HNKJ17-21)
中央高校基本科研业务费专项资金(2017B16814
2017B20914)
文摘
针对现有连续性缺失补全方法的不足,建立了一种多视图深度融合的连续性缺失补全方法。该方法采用反转距离加权插值、双向简单指数平滑、用户协同过滤、能量扩散协同过滤及文本嵌套的方法,分别得到时空和语义缺失数据补全中间结果;构造了神经网络模型融合跨时空和语义视图中的互补异构信息,完成连续性缺失补全。实验表明,该方法补全连续性缺失不但效率高,而且比时空多视图补全在平均绝对误差与平均相对误差上分别降低7%和22%,具备普适性且适用于相关时空连续性缺失序列补全领域。
关键词
连续性缺失数据补全
人工神经网络
时空
深度融合
Keywords
successive missing completion
artificial neural network
spatial and temporal
deep integration
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
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被引量
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1
一种多视图深度融合的连续性缺失补全方法
毛莺池
张建华
陈豪
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
4
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