公开(公告)号：CN114372526A

公开(公告)日：2022-04-19

申请号：CN202210018153.3

申请日：2022-01-07

Applicant: 湖南大学

Inventor： 梁伟 ,  黎钰晖 ,  洪宇杰 ,  张大方

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开的一种数据恢复方法、系统、计算机设备及存储介质包括构造已知传感器网络结构图和传感器采集数据集合；构建STAR模型，STAR模型包括空间特征提取模块和时间特征提取模块、由多个增强扩散卷积层构成的扩散卷积模块以及输出模块；对数据集合X和掩码M进行堆叠得到输入X；利用时间特征提取模块进行时间特征提取，利用空间特征提取模块进行空间特征提取；将时间特征矩阵和空间特征矩阵进行拼接，并利用注意力增强的扩散卷积模块同时进行空间依赖和语义依赖的学习，得到传感器节点的新特征；对新特征进行拼接，再经过线性化处理，输出得到补全后的传感器观测结果；该STAR模型是一个用于时空感知归纳数据填充的新框架，具有高性能、鲁棒性和灵活性。

公开(公告)号：CN114372526B

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202210018153.3

申请日：2022-01-07

Applicant: 湖南大学

Inventor： 梁伟 ,  黎钰晖 ,  洪宇杰 ,  张大方

IPC: G06F18/15 ,  G06F18/25 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明公开的一种数据恢复方法、系统、计算机设备及存储介质包括构造已知传感器网络结构图和传感器采集数据集合；构建STAR模型，STAR模型包括空间特征提取模块和时间特征提取模块、由多个增强扩散卷积层构成的扩散卷积模块以及输出模块；对数据集合X和掩码M进行堆叠得到输入X；利用时间特征提取模块进行时间特征提取，利用空间特征提取模块进行空间特征提取；将时间特征矩阵和空间特征矩阵进行拼接，并利用注意力增强的扩散卷积模块同时进行空间依赖和语义依赖的学习，得到传感器节点的新特征；对新特征进行拼接，再经过线性化处理，输出得到补全后的传感器观测结果；该STAR模型是一个用于时空感知归纳数据填充的新框架，具有高性能、鲁棒性和灵活性。