基于通道注意力和时域卷积网络的加工监测数据填补方法

本发明提供一种基于通道注意力和时域卷积网络的加工监测数据填补方法，包括：对加工监测数据进行预处理，获得长度相同的特征样本；利用通道注意力机制提取所述特征样本的相关性特征；利用时域卷积网络对所述相关性特征进行时序特征挖掘，获得时序变化特征；将所述时序变化特征转换到数据空间，得到填补的加工监测数据。本发明可以实现利用加工监测数据的历史信息来预测缺失信息，并挖掘数据在传感器维度和时间维度上的内在联系，克服了现有技术存在的填补范围只限制于部分维度、缺乏从多维数据相关性和时间变化结合的角度进行分析的问题。
上海交通大学
张建 | 胡小锋