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基于深度学习的缺失数据故障诊断方法研究 被引量：4
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作者 王司 王晓峰 《自动化技术与应用》 2020年第9期87-91,共5页
由于不完整观测数据会严重影响故障的诊断结果,针对缺失率增大、观察变量之间相关系数降低及传统插补方法无法有效提取数据潜在特征等问题,本文提出了一种基于深度学习的插补方法来估计缺失数据。实验验证了该方法的有效性。
关键词 故障诊断 数据缺失 插补方法 深度学习 改进dnn
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