基于局部加權重構的化工過程數據恢復算法
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針對化工過程數據中存在缺失數據的問題，在保持局部數據結構特征的基礎上提出了基于局部加權重構的化工過程數據恢復算法。通過定位缺失的數據點并以符號NaN（ Not a Number）標記，將缺失的數據集分為完備數據集和不完備數據集。不完備的數據集按照完整性的大小依次找到它們在完備數據集中相應的K個近鄰，根據誤 差平方和最小的原則，求出K個近鄰相應的權值，用K個近鄰及相應的權值重構出缺失的數據點。將該算法應用在不同缺失率下的兩種化工過程數據中并與望最大化主成分分析（ EM-PCA）法和平均值（MA）兩種傳統的數據恢復算法相比較，該算法的恢復數據誤差最小，并且計算速度相比EM-PCA算法平均提高了2倍。實驗結果表明，局部加權重構的化工過程數據恢復算法可以有效地對數據進行恢復，提高了數據的利用率，適用于非線性化工過程缺失數據的恢復。
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