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申请/专利权人：湘江实验室
摘要：本申请涉及一种基于稀疏拓扑时空注意力机制的缺失数据补全方法，包括：对时序数据进行随机缺失处理，并标记时序数据中的缺失值；对处理后的时序数据进行归一化处理，构建含有缺失值的数据集；构建稀疏拓扑时空注意力模型，稀疏拓扑时空注意力模型包括时间注意力模块、稀疏拓扑注意力模块；将数据集输入至稀疏拓扑时空注意力模型，计算损失函数，基于损失函数训练稀疏拓扑时空注意力模型，得到基于稀疏拓扑时空注意力机制的数据补全模型；将缺失数据输入至数据补全模型，得到完整数据。该方法能够捕获不同时间点和不同空间位置数据之间的复杂依赖关系，通过融合拓扑结构信息，能够精确地补全缺失数据，提高了补全结果的准确性。
主权项：1.一种基于稀疏拓扑时空注意力机制的缺失数据补全方法，其特征在于，包括：S1：采集一段时间内不同传感器的时序数据，对所述时序数据进行随机缺失处理，并标记时序数据中的缺失值；S2：对处理后的时序数据进行归一化处理，构建含有缺失值的数据集；S3：构建稀疏拓扑时空注意力模型，所述稀疏拓扑时空注意力模型包括时间注意力模块、稀疏拓扑注意力模块；所述时间注意力模块用于对数据集中的数据中每个时间步进行加权，并通过全连接层输出时序特征；所述稀疏拓扑注意力模块用于通过所述数据中相邻的变量对所述时序特征进行填充，得到补全的数据；S4：将所述数据集输入至所述稀疏拓扑时空注意力模型，计算损失函数，基于所述损失函数训练所述稀疏拓扑时空注意力模型，得到基于稀疏拓扑时空注意力机制的数据补全模型；S5：将缺失数据输入至所述数据补全模型，得到完整数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湘江实验室 一种基于稀疏拓扑时空注意力机制的缺失数据补全方法
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