[发明专利]一种基于因果贝叶斯网络的多海洋要素缺失数据插补方法在审
| 申请号： | 202210162639.4 | 申请日： | 2022-02-22 |
| 公开（公告）号： | CN114970306A | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 李明;张韧;刘科峰;白成祖;葛珊珊 | 申请（专利权）人： | 南京蓝丝带智能科技研究所有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N5/04;G06N7/00;G06F111/04;G06F111/08;G06F119/12 |
| 代理公司： | 南京新众合专利代理事务所(普通合伙) 32534 | 代理人： | 彭雄 |
| 地址： | 210000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于因果贝叶斯网络约束的海洋多要素缺损数据插补方法，将因果信息流引入贝叶斯网络的结构学习中，通过信息流优化的贝叶斯网络挖掘时间序列中的因果关联性，学习海洋要素之间的相互约束关系，进而通过参数学习构建了海洋要素因果关联网。通过训练好的海洋要素贝叶斯网络，基于任意向概率推理机制，可以实现多海洋要素缺损数据的并行插补，即进行一次性网络训练，能够实现对网络中所有变量的时间序列缺损数据的同时插补。本发明避免了常规插补模型随插补对象的改变而重新训练的不足，计算效率和插补准确性表现出显著优势。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 因果 贝叶斯 网络 海洋 要素 缺失 数据 方法 | ||
【主权项】：
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