Reconstruction of Missing Data Completely at Random for Trains Based on Improved GAN

Reconstruction of missing data for heavy-haul trains is critical to ensuring safe train operation. However, existing generative model training methods require a complete dataset, making it difficult for them to address the issue of missing data completely at random. To address this issue, this study...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Journal of advanced computational intelligence and intelligent informatics Ročník 29; číslo 5; s. 1068 - 1076
Hlavní autoři:	He, Jing, Chen, Xin, Zhang, Changfan
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Tokyo Fuji Technology Press Co. Ltd 20.09.2025
Témata:	Feature extraction Generative adversarial networks Missing data Reconstruction
ISSN:	1343-0130, 1883-8014
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!