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刘子建; 丁维龙; 邢梦达; 李寒; 黄晔;
北方工业大学信息学院;
大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室;
中央军委国防动员信息中心;
生成对抗插补网络; 多元时序数据; 卷积神经网络; Wasserstein距离; 缺失值插补;
机译:增益:使用生成对抗网络缺失数据插补
机译:基于生成对抗网络的多元时间序列数据插补方法
机译:序贯回归多元插补方法在多元正态缺失数据中的应用
机译:利用多元自适应回归样条(MARS)扩展单调缺失模式数据插补的回归方法,并应用于系统随机缺失研究(SMAR)研究设计
机译:高维特征数据中的缺失值插补:是否可插补以及如何插补?
机译:使用多个缺失数据插补:使用流行病学数据进行模拟对缺失数据进行多次插补:使用流行病学数据进行模拟
机译:线性预测在光谱分析之前插补和外推缺失数据和数据间隙的应用
机译:缺失值插补装置,缺失值插补方法及缺失值插补程序
机译:插补帧生成方法,插补帧生成装置以及插补帧生成程序
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