工业过程数据中缺失值处理方法的研究

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计算机工程与设计ＣｍｕｒｎｉｅｎｄｅｇｏｐｔＥｇｅｒｇｎＤｓｎｅｎｉａｉ
２１，６００１（３）

１５３１
・开发与应用・
工业过程数据中缺失值处理方法的研究
郭超陆新建，
（．１南京工业大学信息科学与工程学院，苏南京２００；．江１０９２南京工业大学控制工程中心，苏南京２００）江１０９
２Ｃｎｒｌｎｎｉｅｎｅｔ，ｎｉｇｎｖｒｔｏＴｃｎｌｇ，ｎｉ１０９Ｃｉａ．ｏｔｌｇｇｎｒｇＣｎｅＮａｊｉｓｙｆｅｈｏｏｙＮａｊｇ２００，ｈｎ）ｏｉＥｅｉｒｎＵｅｉｎ
Ａｂｔｃ：Ａｉｄａｔｅｒｂｅｏｓｉｇｄｔｅｒｃｓｆｎｕｔａｐｏｕｔｎｔｅｕｅｆｌｐｅｍｐｔｉｎ（）ｔｅｔｓａｔｒｍｅｏｌｔｈｐｍｆｓａｉｔｏｅｓｄｓｉｒｄｃｉ，ｈｓｔｌｉｕａｏＭＩｏｔａｍｉｎａｎｈｐｏＩｒｌｏｏｍｕｉｔｒ
值处理提供了有用的策略。关键词：失值；多重填补法；工业过程数据；数据挖掘；回归预测缺中图法分类号：Ｐ７Ｔ２４文献标识码：Ａ文章编号：００７２２１）６１５—４１０．０４（０００ —３１０
Ｒｅｅｒｈｏｐｒａｈｏｓｉｇｄｔｄｓｉｌｒｃｓａａｓａｃｎａｐｏｃｆｍｉｓｎａａｉｉｕｔａｏｅｓｔｎｎｒｐｄ
ｔｅｍｉｓｇｄａｉｅｉｄｓｉｌｒｃｓｒｓｎｅｔｈｉｔｉ．Ｆｒｔ，ｔｅｃｍｍｏｌｓｄｍｅｈｄｉｅｔｅｔｎｆｍｉｓｇｈｓｉａｔｕｔａｏｅｓｉｐｅｅｔｄａｅｆｓｍｅｎｔｎｈｎｒｐｓｔｒｔｉｓｌｙｈｏｎｙｕｅｔｏｔｒａｍｅｔｓｉｎｈｏｎｄａｉｅｃｂｄａｄｔｅａｖｔｇｓａｄｄｓｄａｔｇｓｏａｈｍｅｈｄａｅｐｉｔｄｏｔＴｅ，ｂｓａｌｈｔｅｒｇｅｓｏｄｌｔｅｔｓａｄｓｒｅｎｄａａｅｉａｖｎａｅｆｅｃｔｏｒｏｎｅｕ．ｈｎｉｈｎｎｙｅｔｂｉｒｓｉｎｍｏｅ，ｈｓｈｅｍｕｔｖｉｂｅｉｄｓｒｌａａｓｔｗｉｇｒｎｗｅｉｓｇｒｔｓｒｅｔｄｂｅｅｉｇｔｅｃｓｓｔｉｓｇｄｔ，ｓｍｐｅｉｕａｌ・ａａｌｕｔａｔｅｓｔｌｅｄｌｉｒｎｉｄｈａｒａｏｒｓｉａｅｅｔａｅｙｄｌｔａｅｈｍｓｉａａｉｌｍｎｗｅｒｎｈｗｉｎｍｐｔ・
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摘要：针对工业生产中过程数据的缺失问题，首次提出了运用多重填补方法处理工业过程的缺失数据阐述了常用的缺
失数据处理方法，出各方法的优缺点。在此基础上，过建立回归模型，对多变量工业数据中缺失值较少和较多时的两指通针种情况，别用删除含缺失值的个案、单填补和多重填补（）分简ＭＩ３种方法对数据进行处理，用处理后的新数据集进行数据利挖掘，测目标变量的值，对预测结果进行分析比较。实验结果表明，重填补方法的处理效果最好，工业数据的缺失预并多为
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