一种基于位置编码自适应深度置信网络的数据补全方法

本发明属于工业数据补全方法技术领域，具体公开了一种基于位置编码自适应深度置信网络的数据补全方法，在将训练集的数据及其位置编码结合为位置编码数据层并从而预训练位置编码自适应深度置信网络，从而能够考虑到确实数据的位置信息，提高了预测模型的预测精度；并且能够筛选相似样本集在基础全局模型上进行快速微调，获得最优局部工业数据补全模型，从而在时变性较强的工业系统中能够不断保持较高的数据补全精度。