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龙图腾网获悉中国互联网络信息中心申请的专利一种缺失数据的填充方法及装置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：CN116049672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202211716617.4，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种缺失数据的填充方法及装置是由马永征;张中献;刘冰;李洪涛;杨学;王鹤子设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种缺失数据的填充方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种缺失数据的填充方法及装置，以实现对缺失值的准确填充，该填充方法包括：对缺失数据进行预填充，得到预填充缺失数据，根据预填充缺失数据，确定与预填充缺失数据对应的插值数据和插值训练数据，生成对抗网络模型，根据预设长度对插值训练数据进行划分，得到插值训练向量，根据插值训练向量训练对抗网络模型，将插值数据输入至训练后的对抗网络模型中，得到初步填充插值数据，确定与初步填充插值数据对应的权重值，根据初步填充插值数据以及与初步填充插值数据对应的权重值，确定与缺失数据对应的填充值。

本发明授权一种缺失数据的填充方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种缺失数据的填充方法，其特征在于，所述填充方法包括： 对缺失数据进行预填充，得到预填充缺失数据； 根据所述预填充缺失数据，确定与所述预填充缺失数据对应的插值数据和插值训练数据；所述插值数据为所述预填充缺失数据所在的数据矩阵中，所述预填充缺失数据所在行和列上的数据；所述插值数据包括横向插值数据和纵向插值数据；所述插值训练数据为所述预填充缺失数据所在的数据矩阵中与所述插值数据平行的完整行数据和完整列数据；所述插值训练数据包括，横向插值训练数据和纵向插值训练数据； 生成对抗网络模型，所述对抗网络模型包括生成器和判别器；其中，所述生成器为引入自注意力机制的自编码器；其中，所述生成对抗网络模型包括：采用横向插值训练向量对横向对抗网络模型训练，采用纵向插值训练向量对纵向对抗网络模型进行训练，得到训练后的横向对抗网络模型和训练后的纵向对抗网络模型，所述对抗网络模型包括训练后的横向对抗网络模型和训练后的纵向对抗网络模型； 根据预设长度对所述插值训练数据进行划分，得到插值训练向量； 根据所述插值训练向量，通过所述生成器与所述判别器的同步迭代更新来训练所述对抗网络模型，直至所述判别器无法区分所述生成器生成的插值训练向量与真实的插值训练向量； 将所述插值数据输入至训练后的对抗网络模型中，得到初步填充插值数据； 确定与所述初步填充插值数据对应的权重值；其中，所述确定与所述初步填充插值数据对应的权重值，包括：计算所述横向插值数据与所述缺失数据的总距离，以及所述纵向插值数据与所述缺失数据的总距离； 对所述横向插值数据与所述缺失数据的总距离和所述纵向插值数据与所述缺失数据的总距离，进行归一化处理，得到所述与所述初步填充插值数据对应的权重值； 所述与所述初步填充插值数据对应的权重值包括横向初步填充结果权重值和纵向初步填充结果权重值； 根据所述初步填充插值数据以及所述与所述初步填充插值数据对应的权重值，确定与所述缺失数据对应的填充值。

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