[发明专利]基于迁移学习的连续大规模水质缺失数据填补方法在审
| 申请号： | 202110040587.9 | 申请日： | 2021-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN112765141A | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 蒋鹏;陈锃;许欢;刘俊;林广 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/215 | 分类号： | G06F16/215;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 周希良 |
| 地址： | 310018 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于迁移学习的连续大规模水质缺失数据填补方法。本发明首先进行数据预处理，并利用滑动窗口算法构造出训练和测试样本。然后进行数据填补：具体是将目标域的训练样本和源域的训练样本融合成为新的混合训练样本集；每次迭代中，分别构造一个新的填补数据的弱学习器；在新混合的训练样本上计算平均预测填补误差；分别计算源域的训练样本和目标域的训练样本的权重迭代更新系数；更新下一时刻源域和目标域训练样本新的权重；将所有弱学习器的输出值进行加权平均即可得到一个强学习器的最终预测填补数值。本发明在处理大规模连续缺失数据问题中有近15%‑25%填补准确率的提升。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 迁移 学习 连续 大规模 水质 缺失 数据 填补 方法 | ||
【主权项】：
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