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基于最大似然的缺失值填充的传感器数据处理方法

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本发明提供了一种基于最大似然的缺失值填充的传感器数据处理方法，本发明从概率角度出发，依据初次插补后序列中相邻数据点之间速度变化的概率分布，传感器网络采集的数据完整性缺失问题可以转换为找到一个填充后的时间序列数据，该序列速度变化的概率具有最大似然。不同于最大似然估计中的似然，本方法中似然被定义为基于速度变化概率的对数取值。本发明方法基于求解序列速度变化的概率最大似然从而获得缺失值填充结果，具有较高的准确性。

著录项

公开/公告号CN115062270A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-09-16

原文格式PDF
申请/专利权人浙江工商大学;
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申请/专利号CN202210656223.8
发明设计人周静静;李雪峰;章国豪;于晓康;张昊;
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申请日2022-06-10
分类号G06F17/18;G01D1/00;
代理机构杭州求是专利事务所有限公司;
代理人忻明年
地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区学正街18号
入库时间 2023-06-19 16:49:13

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法律状态信息

法律状态
2022-09-16

公开

发明专利申请公布

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