2024年7月18日，实验室邀请到丹麦罗斯基勒大学陆华教授开展讲座。陆华教授就“多属性传感器数据流缺失值估算”这一前沿课题进行了深入探讨。本次讲座由王晓阳教授主持，吸引了众多来自校内外的专家学者及学生参加。
随着物联网（IoT）技术的飞速发展，传感器数据流在实时应用中扮演着越来越重要的角色。然而，由于传感器故障、通信错误或电池耗尽等因素，传感器数据流中常常出现缺失值，这些缺失值严重影响了实时分析任务和下游应用的质量。针对这一挑战，陆华教授提出了创新的解决方案，旨在提高缺失值估算的准确性和效率。
讲座中，陆华教授首先介绍了其研究团队提出的“消息传播估算网络（MPIN）”模型。该模型能够在给定时间窗口内有效恢复数据实例中的缺失值，克服了现有估算方法对数据流特征要求过强或效率较低的局限。MPIN的提出，为广泛提升实时应用中的数据处理质量提供了新思路。
随后，陆华教授还展示了一个连续的估算框架，该框架集成了数据更新和模型更新机制，使MPIN能够在保持高效性的同时，实现连续且准确的缺失值估算。通过在多个真实数据集上进行的大量实验，研究团队证明了MPIN在性能上远超现有估算方法，且连续估算框架既高效又准确。
本次讲座不仅展示了陆华教授及其研究团队在缺失值估算领域的最新研究成果，也为与会者提供了一次深入了解物联网数据流处理技术的宝贵机会。讲座结束后，与会者纷纷表示受益匪浅，期待未来能有更多类似的学术交流活动。