MissPath-FM：部分观测时间序列的流匹配框架

Genpei Zhang 等人提出 MissPath-FM，一个面向部分观测时间序列的流匹配框架。它重新设计源先验与概率路径：用插值先验和高斯过程后验先验等结构化源先验，让流从接近观测信号处初始化，并配合缺失感知平滑路径，在观测与缺失区域间非对称分配传输。 据该研究称，MissPath-FM 在 T=48 的 32 个设定中胜出 29 个，全部 48 个设定中胜出 45 个（93.8%），论文已被 NeurIPS 2026 接收。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。