【摘 要】
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粗差探测是大地测量数据处理过程中的重要环节。通过实验模拟生成一类典型大地测量观测数据的粗差,将生成含有白噪声和粗差的观测数据作为数据集,通过K-Means均值聚类算法对数据进行聚类,依据粗差数量约占观测值总数的1%,实验中选取参数5作为该算法的聚类中心个数,远离聚类中心的数据可被认为是粗差,因此粗差的探测成为研究重点。研究结果显示,该粗差探测方法的准确率为88.17%,对海量大地测量观测数据的预处
【机 构】
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防灾科技学院,中国地震局地震研究所,北京航空航天大学
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41931074,41974096)。
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粗差探测是大地测量数据处理过程中的重要环节。通过实验模拟生成一类典型大地测量观测数据的粗差,将生成含有白噪声和粗差的观测数据作为数据集,通过K-Means均值聚类算法对数据进行聚类,依据粗差数量约占观测值总数的1%,实验中选取参数5作为该算法的聚类中心个数,远离聚类中心的数据可被认为是粗差,因此粗差的探测成为研究重点。研究结果显示,该粗差探测方法的准确率为88.17%,对海量大地测量观测数据的预处理具有应用价值和科学意义。
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