MATLAB代码替换：IFAC-VAE-Imputation——基于变分自动编码器的数据缺失插补示例代码

简介：
本项目提供了一个基于变分自动编码器（VAE）实现数据缺失插补的MATLAB代码实例，适用于处理复杂高维数据集中的缺失值问题。通过IFAC-VAE方法有效提升数据完整性和分析准确性。 这段文字描述了一个使用变分自动编码器（VAE）进行数据插补的MATLAB代码示例。该代码由JTMcCoy、RSKroon 和LAuret于2017年和2018年间编写，并在IFAC MMM 2018会议上发表。 概述：此代码演示了如何使用VAE对两个数据集进行缺失值插补，包括一个合成的非线性系统（基于二维系统的改编版本）以及模拟铣削回路的数据。这些仿真可以在MATLAB和Simulink中运行。 在每个数据集中都进行了不同程度的破坏处理： - 轻度损坏：大约20%的记录包含单个缺失值。 - 重度损坏：约10%的完整记录，80%含有一个或两个缺失值；另有10%缺少三个或四个值。 如Rezende等人（2014）所述，在进行VAE训练时使用了完整的数据集，并通过马尔可夫链蒙特卡洛方法执行插补。该代码还将均值替换法与VAE归因结果进行了比较，以评估其性能。 要运行此代码，请将所有文件下载到同一目录中并运行main.py文件来实现默认配置。可以通过调整main.py中的超参数来自定义数据集、网络结构和训练设置等细节。