【摘 要】
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针对传统气象数据质量控制算法存在的不足，首先提出了一种新的基于兴趣度模型的关联规则挖掘算法，通过真实数据验证表明，新算法不仅能够挖掘出所有相关性很强的规则，同时与同类非
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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公益性行业(气象)科研专项项目(GYHY201306070);南京信息工程大学大学生实践创新训练计划项目(201510300202#);江苏高校品牌专业建设工程资助项目(PPZY2015B134)
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针对传统气象数据质量控制算法存在的不足，首先提出了一种新的基于兴趣度模型的关联规则挖掘算法，通过真实数据验证表明，新算法不仅能够挖掘出所有相关性很强的规则，同时与同类非Apriori类的算法相比，在时间性能上更加优越。接着通过该关联规则算法挖掘历史气象数据提取出所有关联项对形成范例库，并以此构建气象数据质量控制模型，同时通过测试验证与传统质量控制方法对比，发现基于新的关联规则算法的质量控制模型在检出率和灵敏度以及性能方面得到极大地提高．非常具有可行性。
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