一种基于 RBF 的时序缺失数据修复方法

• 作者: 方小勇 洪俊 陈政 黄华东 黄樱
• 来源期刊: 怀化学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: RBF 时序数据 缺失数据 数据修复
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 页码范围: 40-43
• 页数: 4页
• 分类号: TP30
• 字数: 2446字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于 RBF 的时序缺失数据修复方法，利用 RBF 构建模板数据和当前存在缺失的数据之间的训练关系，并通过该训练关系修复缺失数据。实验表明，该方法能够应用于刚性体以及非刚形体运动或形变追踪，是一种有效的时序缺失数据修复方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄樱	湖南工学院计算机及信息科学学院	22	73	5.0	7.0
2	方小勇	湖南工学院计算机及信息科学学院	15	20	3.0	3.0
3	黄华东		7	15	1.0	3.0
4	洪俊	湖南工学院电气与信息工程学院	21	42	3.0	5.0
5	陈政	西南大学计算机科学学院	3	0	0.0	0.0