arXiv ID:
2603.11745
CINDI:基于条件归一化流的电网数据条件插补与噪声数据完整性修复框架 / CINDI: Conditional Imputation and Noisy Data Integrity with Flows in Power Grid Data
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一个名为CINDI的无监督概率框架,它首次将异常检测和数据修复统一到一个端到端的系统中,通过建模数据的精确条件概率,能够自动识别并修复电网等复杂时间序列数据中的噪声和异常,同时保持数据的物理和统计特性。