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不完备数据集多重填补数学建模与仿真分析
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作者 于海杰 陶格斯 《计算机仿真》 2025年第1期520-523,528,共5页
数据填补是保证不完备数据集高效使用的关键环节,但填补过程易受噪声数据、高维度等问题的干扰,为了解决上述问题,提出不完备数据集多重填补数学建模与仿真分析方法。采用基于主成分分析的降维方法处理不完备大数据集,用张量分解算法通... 数据填补是保证不完备数据集高效使用的关键环节,但填补过程易受噪声数据、高维度等问题的干扰,为了解决上述问题,提出不完备数据集多重填补数学建模与仿真分析方法。采用基于主成分分析的降维方法处理不完备大数据集,用张量分解算法通过不完备数据集的分解与重构得到缺失值的预测。将数据集输入到SSIGAN填补模型中,通过临时软测量模块对数据修复实现不完备数据集的多重填补。仿真结果表明,所提方法的填补时间短、建模有效性高、填补精度高。 展开更多
关键词 矩阵特征分解 缺失数据预测 张量分解 临时软测量模块 缺失数据重构误差
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