非均匀传输下缺陷大数据智能填补算法仿真

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为了解决传统数据填补方法计算过程繁琐问题,确保数据传输过程中信息的完整性和精确性,提出了非均匀传输下缺陷大数据智能填补算法。利用遗传算法计算数据矩阵熵值、权重等,识别出非均匀传输下的缺陷大数据,使用深度学习算法分析智能填补缺陷数据基本结构及填补流程;针对大数据中各属性不同导致缺陷识别及填补的范围不同,设置填补过程中的取值范围,结合深度学习完成对非均匀传输状态下缺陷大数据特征的提取,基于得到的数据特征、方差及标准化数值,在两层特征智能填补的基础上完成深度智能填补。通过仿真与其它方法相比,验证了所提算法
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