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龙图腾网获悉成都开源计算生态科技有限公司申请的专利数据处理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：CN119884619B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202411943937.2，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权数据处理方法及装置是由伍明扬设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据处理方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种数据处理方法及装置，方法包括：获取目标数据，目标数据包括至少一个缺失类和至少一个正常类，至少一个缺失类中的多个数据与至少一个正常类中的多个数据一一对应，至少一个缺失类存在数据缺失；将目标数据分别采用多种数据填充模型进行数据填充，得到每种数据填充模型对应的完整数据；采用每个完整数据对目标填充模型进行训练，得到每个完整数据对应的待测填充模型；将目标数据中至少一个缺失类中的数据和至少一个正常类中的对应数据作为每个待测填充模型的测试标准和输入，得到每个待测填充模型对应的预测准确性参数；基于预测准确性参数最高的待测填充模型确定最终的完整数据。提高目标数据中缺失数据填充的准确性。

本发明授权数据处理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标数据，所述目标数据包括至少一个缺失类和至少一个正常类，所述至少一个缺失类中的多个数据与所述至少一个正常类中的多个数据一一对应，所述至少一个缺失类存在数据缺失； 将所述目标数据分别采用多种数据填充模型进行数据填充，得到多种数据填充模型对应的多个完整数据，多种数据填充模型是各种用于进行数据填充的算法； 采用每个完整数据对目标填充模型进行训练，得到多个完整数据对应的多个待测填充模型，目标填充模型是多种数据填充模型中的一个模型，或者是多种数据填充模型融合后的数据填充模型，或者是除多种数据填充模型外的一种数据填充模型； 将所述目标数据中所述至少一个缺失类中的数据和所述至少一个正常类中的对应数据作为每个待测填充模型的测试标准和输入，得到每个待测填充模型对应的预测准确性参数，缺失类中的数据是缺失类中当前还存在，并未缺失的数据，其中，对于每一个待测填充模型，将目标数据中正常类的对应数据输入待测填充模型，待测填充模型输出一个填充数据，将输出的填充数据与缺失类的数据进行对比，获得待测填充模型预测的准确性参数； 基于预测准确性参数最高的待测填充模型确定最终的完整数据； 其中，所述采用每个完整数据对目标填充模型进行训练，得到多个完整数据对应的多个待测填充模型，包括： 采用每个完整数据对目标填充模型的网络架构进行训练，得到中间模型； 将每个完整数据中缺失类的数据和正常类的对应数据作为输出和输入，分别训练所述中间模型，得到多个完整数据对应的多个待测填充模型； 其中，所述目标数据包括多个正常类；在采用每个完整数据对目标填充模型进行训练之前，所述方法还包括： 将所述多个正常类分别与所述至少一个缺失类进行数据特征关联分析，得到每个正常类与所述至少一个缺失类的关联指数； 将关联指数达到预设阈值的正常类确定为所述至少一个缺失类的关联类，以采用每个完整数据中的所述关联类和所述至少一个缺失类中的数据分别对所述目标填充模型进行训练。

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