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981.
982.
传感器网络中异常数据实时检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
如何实时检测传感器网络中异常数据是一项非常重要的工作。通过对线性自回归的分析法,给出传感器数据流的预测模型及其预测机制。当预测出现失败时,给出了一种预测模型自动调整策略,以降低预测误差。基于该预测模型,提出了一种异常数据检测方法,通过计算当前时刻的预测误差与平均预测误差的比值,比较该比值与预先设定的阈值的大小,以检测该时刻数据是否为异常数据。基于该方法,提出了异常事件检测和数据压缩处理的算法。仿真结果验证了预测模型的正确性和有效性,表明该模型能够实时检测异常事件和压缩数据处理。 相似文献
983.
一种新的地心地固坐标系传感器配准算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对多传感器系统进行数据融合的需要,提出了一种新的地心地固坐标系下传感器的配准算法,充分考虑了地球曲率对配准算法本身的影响,当传感器之间相距很远时仍然适用。新算法将传感器配准问题表述成一个关于传感器测量的最小二乘判决函数,然后首次引入Levenberg-Marquarat算法来对其进行优化。最后通过仿真试验对新算法的性能进行了评估,结果说明新的算法对于不同数目的测量值具有良好的一致性。 相似文献
984.
985.
986.
987.
988.
基于模糊点数据的线性回归分析 总被引:2,自引:0,他引:2
沈菊红 《黑龙江大学自然科学学报》2007,24(3):361-364
在经典回归分析理论中,假定训练数据是独立同分布的随机样本,并且在回归方程的构建中是同等对待的.然而,在许多实际问题中,训练数据的作用是不同的;通常有些训练数据比其它数据可能更为重要,因而不同的训练数据对曲线拟合的贡献应该不同.人们要求重要的训练数据对曲线拟合做出更大的贡献.实现这一目标的策略是给每个训练数据赋予一个置信权重并且重新推导了经典的最小二乘回归方法,分析了它们的统计性质.受文[1]的启发,将这里的样本称为模糊点样本数据. 相似文献
989.
当前,我国学术界对信用体系建设的讨论大部分集中在分析国外发达信用体系及对我国的启示方面,认为法律法规的不完善,信用数据分割,以及未开展企业信用管理等原因,制约了我国的信用体系建设.为此,呼吁建立完善的信用法律法规,规范信用数据的采集和使用,培育信用中介机构,引导信用需求,以及开展企业信用管理. 相似文献
990.