摘要
随着信息技术的快速发展，数据缺失已成为各领域普遍存在的问题，严重影响着数据分析和挖掘的结果。
本篇论文综述了基于BP神经网络的缺失数据诊断方法的研究现状。
首先，介绍了缺失数据的概念、类型、产生机制以及BP神经网络的基本原理。
其次，从缺失数据填补和缺失数据模式识别两个角度，综述了国内外基于BP神经网络的缺失数据诊断方法的研究进展，分析了各种方法的优缺点和适用范围。
接着，对现有方法进行了总结和评价，指出了当前研究中存在的问题和挑战。
最后，对基于BP神经网络的缺失数据诊断方法的未来发展趋势进行了展望，为相关研究提供参考。
关键词：缺失数据；BP神经网络；数据填补；模式识别；诊断方法
#1.1缺失数据
缺失数据是指数据集中部分变量的值不存在的情况，是数据分析中常见的问题。
缺失数据的产生原因多种多样，包括数据采集过程中的设备故障、人为失误、数据传输过程中的信息丢失等。
根据缺失机制的不同，缺失数据可分为以下三类：
-完全随机缺失（MCAR）：缺失值出现的概率与自身及其他变量的值无关。
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