We consider the problem of estimating the conditional probability
distribution of missing values given the observed ones. We propose an approach,
which combines the flexibility of deep neural networks with the si
通过 GMMis 方法，可以推断出天文数据中存在的不完整信息并从当前模型进行同时填补缺失值，该方法可以应用于任意截断几何和概率拒绝算法的情况，同时考虑每个观测样本的独立多元正态测量误差和一个纯净的误差分布估计，基于此方法，在不同类型的不完整数据测试和观测来自 NASA 的钱德拉 X 射线望远镜的数据时，可以对混合高斯信号进行分离并比较出标准高斯混合模型的差异。