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公开(公告)号：CN117950912A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311779924.1
申请日：2023-12-22
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F11/14
Abstract: 本发明涉及一种基于压缩感知的高鲁棒性分布式数据恢复方法，该方法利用原始数据中可能存在多种缺陷的自身特性，将数据的恢复过程转换为一个最优化问题，通过对该问题目标和约束的设计，从原始数据中分解出数据矩阵、噪声矩阵、异常矩阵和错误矩阵，并设计了一套分布式算法以大幅降低对算力的需求，进而实现数据的高鲁棒高精确性快速恢复；除此之外，还提供了一种恢复效果与恢复时间的均衡方法，通过调整分解阶段的划分方案，直接影响和预测最终的恢复性能。总体来说，该数据恢复方法可以分为分布式数据分解、高鲁棒数据恢复、迭代式数据增强三个部分。与现有技术相比，本发明具有鲁棒性高、可调性强、使用方便等优点。
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