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申请/专利权人：青海师范大学
摘要：本发明公开了一种基于深度单纯形卷积神经网络的数据缺失插补方法及系统，涉及深度学习技术领域，包括以下步骤：获取引文数据集，引入单纯形边采样技术进行预处理，得到训练数据集；引入初始残差连接技术，构建深度单纯形卷积神经网络；利用训练数据集对深度单纯形卷积神经网络进行训练，直至网络收敛得到数据缺失插补模型；利用数据缺失插补模型对引文数据集进行缺失数据插补，得到插补结果。本发明可以防止深度神经网络模型训练中带来的过拟合、过平滑和梯度消失问题，通过该方法进行数据缺失插补，可以提高数据的完整性和准确性。
主权项：1.一种基于深度单纯形卷积神经网络的数据缺失插补方法，其特征在于，包括以下步骤：获取引文数据集，引入单纯形边采样技术进行预处理，得到训练数据集；引入初始残差连接技术，构建深度单纯形卷积神经网络；利用训练数据集对深度单纯形卷积神经网络进行训练，直至网络收敛得到数据缺失插补模型；利用数据缺失插补模型对引文数据集进行缺失数据插补，得到插补结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青海师范大学 基于深度单纯形卷积神经网络的数据缺失插补方法及系统
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