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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种用于分布式光纤传感器缺失数据的填补方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116304569B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310275947.2，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种用于分布式光纤传感器缺失数据的填补方法是由孙凤艳;姜登介;郭洋;赵冠祎;杨海露设计研发完成，并于2023-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于分布式光纤传感器缺失数据的填补方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于分布式光纤传感器缺失数据的填补方法，其包括：获取由分布式光纤传感器数据组成的数据集，并对所述数据集中的数据进行预处理，以对其中的缺失值进行填补，得到预处理后的数据集；基于预处理后的数据集对预设的自相关神经网络模型进行训练，利用训练好的神经网络模型对待填充的缺失数据进行动态填补，输出填补后的数据；对于从神经网络模型输出的数据进行小波去噪，得到去噪后的数据；对去噪后的数据进行局部误差消除，得到最终的缺失数据填补结果。本发明具有准确率高、处理效率高的特点。

本发明授权一种用于分布式光纤传感器缺失数据的填补方法在权利要求书中公布了：1.一种用于分布式光纤传感器缺失数据的填补方法，其特征在于，包括： 获取由分布式光纤传感器数据组成的数据集，并对所述数据集中的数据进行预处理，以对其中的缺失值进行填补，得到预处理后的数据集； 基于预处理后的数据集对预设的自相关神经网络模型进行训练，利用训练好的神经网络模型对待填充数据进行动态填补，输出填补后的数据； 对从神经网络模型输出的数据进行小波去噪，得到去噪后的数据； 对去噪后的数据进行局部误差消除，得到最终的缺失数据填补结果； 对去噪后的数据进行局部误差消除，包括： 对神经网络模型输出的数据Yno和去噪后的数据Yde作差得到Yerr； 对Yerr进行单位化得到计算中每个样本与其他样本的差，得到差值序列Dij，Dij表示的第i个样本与其他样本的j个差值； 得到Dij中的最大值Dmax和最小值Dmim，再通过式求出各差值数列的灰色关联系数，并由灰色关联系数得到灰色关联度r，并根据h＝-logK·r·logr得到目标样本与K个近邻样本的熵值，根据变异程度系数与熵值之间的关系v＝1-h计算得到变异程度系数； 由ω＝1K-1·1-vsumv计算得出近邻样本的权重；根据权重求出目标样本的缺失值处的误差值，设定误差值的选取阈值； 当计算得到的误差值小于选取阈值时，不采取操作，而当误差值大于选取阈值时，则采用新计算得到的误差值对缺失值进行修正。

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