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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利物联网设备数据的智能插补方法和系统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：CN115270908B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202210509839.2，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权物联网设备数据的智能插补方法和系统是由罗贺;吕欠伟;台建玮;王国强;李晓多;胡笑旋;余本功;何耀耀;邵臻设计研发完成，并于2022-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本物联网设备数据的智能插补方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种物联网设备数据的智能插补方法和系统。通过获取物联网设备数据样本集，构建初始生成对抗网络；数据样本集包括缺失数据和完整数据；基于缺失数据和完整数据对初始生成对抗网络进行训练，得到物联网设备生成对抗网络，物联网设备生成对抗网络包括辅助编码器、生成器和鉴别器；基于物联网设备生成对抗网络对物联网设备缺失数据进行插补处理。相比于现有技术，本发明提供的生成对抗网络在结构上进行了改进，加入辅助编码器。将编码器随着生成对抗网络一同训练，编码器经过训练之后就可以找到网络的输入值，避免花费时间去优化输入值，并且可以使输入值达到最佳，大大提高插补的性能，从而准确的对缺失数据进行插补处理。

本发明授权物联网设备数据的智能插补方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种物联网设备数据的智能插补方法，所述智能插补方法由计算机执行，其特征在于，包括以下步骤： 获取物联网设备数据样本集，构建初始生成对抗网络；所述数据样本集包括缺失数据和完整数据； 基于所述缺失数据和所述完整数据对所述初始生成对抗网络进行训练，得到物联网设备生成对抗网络，所述物联网设备生成对抗网络包括辅助编码器、生成器和鉴别器； 基于所述物联网设备生成对抗网络对物联网设备缺失数据进行插补处理； 所述基于所述缺失数据和所述完整数据对所述初始生成对抗网络进行训练，包括： 基于预设比例将所述缺失数据分为训练数据和测试数据； 以所述训练数据为输入，以所述完整数据为期望输出，基于预设的损失函数对所述初始生成对抗网络进行预设轮次的迭代训练，并基于所述测试数据对训练后的初始生成对抗网络进行测试； 所述基于所述测试数据对训练后的初始生成对抗网络进行测试，包括： 每迭代训练一轮初始生成对抗网络后，将所述测试数据输入到训练后的初始生成对抗网络中，获取测试指标，所述测试指标包括：平均绝对误差、平均相对误差、均方根误差和确定系数； 根据所述测试指标获取测试结果； 根据所述测试结果确定物联网设备生成对抗网络； 所述平均绝对误差、平均相对误差和均方根误差的获取方法，包括： 其中， MAE表示平均绝对误差，RMSE表示平均相对误差，MAPE表示均方根误差； yi为测试数据中缺失位置对应的实际值，为训练后的初始生成对抗网络对测试数据进行插补处理后，缺失位置的插补值，N为缺失值的总个数； 所述确定系数的获取方法，包括： 其中， R2表示确定系数； yi为测试数据中缺失位置对应的实际值，为训练后的初始生成对抗网络对测试数据进行插补处理后，缺失位置的插补值，N为缺失值的总个数； 所述根据所述测试指标获取测试结果，包括： F＝a*MAE+b*RMSE+c*MAPE+d*1-R2 其中， F表示测试结果，a表示平均绝对误差的权重，b表示平均相对误差的权重，c表示均方根误差的权重，d表示确定系数的权重； 所述根据所述测试结果确定物联网设备生成对抗网络，包括： 确定每一轮迭代训练后的初始生成对抗网络的测试结果； 将所有测试结果中最小的测试结果对应轮次的初始生成对抗网络确定为物联网设备生成对抗网络。

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