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【2h】

Learning-Based Adaptive Imputation Methodwith kNN Algorithm for Missing Power Data

机译：基于学习的kNN算法丢失功率数据的自适应插补方法

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作者
Minkyung Kim; Sangdon Park; Joohyung Lee; Yongjae Joo; Jun Kyun Choi;
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年度 2017
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1. Statistical Inference in Missing Data by MCMC and Non-MCMC Multiple Imputation Algorithms: Assessing the Effects of Between-Imputation Iterations [J] . Masayoshi Takahashi Data science journal . 2017,第0期

机译：MCMC和非MCMC多重插补算法在缺失数据中的统计推断：评估输入间迭代的影响
2. A GS-MPSO-WKNN method for missing data imputation in wireless sensor networks monitoring manufacturing conditions [J] . JiaCheng Ni, Li Li, Fei Qiao, Transactions of the Institute of Measurement and Control . 2014,第8期

机译：用于监视制造条件的无线传感器网络中数据丢失的GS-MPSO-WKNN方法
3. KNN-DTW Based Missing Value Imputation for Microarray Time Series Data [J] . Hui-Huang Hsu, Andy C. Yang, Ming-Da Lu Journal of Computers . 2011,第3期

机译：基于KNN-DTW的缺失值估算微阵列时间序列数据
4. Combination of KNN-Based Feature Selection and KNN-Based Missing-Value Imputation of Microarray Data [C] . Phayung Meesad, Kairung Hengpraprohm International Conference on Innovative Computing, Information and Control . 2008

机译：基于KNN的特征选择和基于KNN的缺失值归咎于微阵列数据的组合
5. Extension of the Regression Method for Imputation of Data with Monotone Missing Pattern using Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS), with Applications to Systematic- Missing-At-Random (SMAR) Study Designs [D] . Lu, Feng. 2013

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
6. The Optimal Machine Learning-Based Missing Data Imputation for the Cox Proportional Hazard Model [O] . Chao-Yu Guo, Ying-Chen Yang, Yi-Hau Chen 2021

机译：基于最佳机器学习的缺失数据归档用于COX比例危险模型
7. Statistical Inference in Missing Data by MCMC and Non-MCMC Multiple Imputation Algorithms: Assessing the Effects of Between-Imputation Iterations [O] . Masayoshi Takahashi 2017

机译：mCmC和非mCmC多重插补算法在缺失数据中的统计推断：评估插补间迭代的影响

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