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公开(公告)号：CN116205066A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310176321.6
申请日：2023-02-28
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/20 , G01N33/00 , G06F17/16 , G06F18/214 , G06F111/08
Abstract: 本发明涉及一种基于压缩感知自适应测量矩阵的空气质量主动采样方法，包括以下步骤：将空气质量历史数据进行处理，得到训练压缩矩阵；使用高斯随机矩阵构造初始字典，利用字典学习技术求解得到过完备字典；构造稀疏基，将过完备字典和稀疏基的逆相乘后进行列子集选择操作得到最重要的m个列；利用得到的m个列构造测量矩阵后进行主动采样，得到一条新数据，进而推测出其余未采样点的估计值；将得到的新数据加入训练压缩矩阵，并将其中最旧的训练数据删除，以保证训练集大小固定不变。重复上述步骤以实现多轮主动采样。该方法能够使用压缩感知模型一体化实现采样和推测，并且可以实时更新训练集以适应多次采样。
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