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摘要:
软测量建模中建模数据的准确与否直接影响到模型的精度,因此通过对建模数据进行过失误差检测可以确保建模数据的质量.文中提出了一种基于聚类分析的过失误差检测方法,该方法脱离了传统检测方法依赖于机理模型的束缚,更好地适应软测量的特点.针对软测量建模过程中建模数据过失误差检测的特性提出了一种新的聚类方法,这种新方法依据各数据点到数据中心的欧氏距离进行聚类,可以有效地将过失误差从数据集中剔除.实验表明这种基于聚类分析的过失误差检测方法具有很好的效果.
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文献信息
篇名 软测量建模中的过失误差检测新方法
来源期刊 计量学报 学科 工学
关键词 计量学 过失误差检测 软测量 聚类分析 山峰算法 欧氏距离
年,卷(期) 2009,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 374-377
页数 4页 分类号 TB9
字数 3533字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-1158.2009.04.018
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 毛志忠 东北大学信息科学与工程学院 111 949 17.0 25.0
2 田慧欣 东北大学信息科学与工程学院 15 171 8.0 13.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
计量学
过失误差检测
软测量
聚类分析
山峰算法
欧氏距离
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计量学报
月刊
1000-1158
11-1864/TB
大16开
北京1413信箱
2-798
1980
chi
出版文献量(篇)
3549
总下载数(次)
8
总被引数(次)
20173
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导