基于多变量对抗生成网络的地理大数据缺值补入方法
公开
摘要
本发明公开了基于多变量对抗生成网络的地理大数据缺值补入方法，基于多变量对抗生成网络，创新性地引入循环神经网络模块对多变量地理数据包含的时间特征进行学习，创新性地引入图神经网络模块学习多变量地理数据之间的物理关联关系，对损失函数进行改进来获得更加接近原始数据的完整多变量地理数据集，其能够为相关人文社科与自然科学的研究提供最基础的数据支持。
基本信息
专利标题 ：
基于多变量对抗生成网络的地理大数据缺值补入方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114579546A
申请号 ：
CN202210160575.4
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-02-22
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
胡一凡王国杰梁子凡魏锡坤路明月王艳君苏布达姜彤代文
申请人 ：
南京信息工程大学
申请人地址 ：
江苏省南京市江北新区宁六路219号
代理机构 ：
南京经纬专利商标代理有限公司
代理人 ：
姜慧勤
优先权 ：
CN202210160575.4
主分类号 ：
G06F16/215
IPC分类号 ：
G06F16/215 G06F16/25 G06F16/29 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/215
•••提高数据质量；数据清理，例如重复数据消除、删除无效条目或更正排版错误
法律状态
2022-06-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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