Outliers相关论文
Integrity of Global Navigation Satellite System (GNSS) includes the ability of a system to provide timely warnings to th......
Covariance matrix estimation is one of the most important problems in statistics.To deal with modern complex data sets,n......
针对点集匹配中异常值的干扰问题, 提出了一种基于贝叶斯学生t分布混合模型(SMM)的稳健仿射点集匹配方法。在贝叶斯框架下, 该算法......
Blast furnace data processing is prone to problems such as outliers.To overcome these problems and identify an improved ......
The least trimmed squares estimator (LTS) is a well known robust estimator in terms of protecting the estimate from the ......
在海底地形变化连续、平缓的假设条件下,基于Bayes估计理论提出了多波束测深异常数据探测方法,并与选权迭代加权平均滤波法进行了......
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Although Relevance Vector Machine (RVM) is the most popular algorithms in machine learning and computer vision, outliers......
为消除误差和随机干扰对测量数据的影响。利用扩展卡尔曼滤波算法对测量数据进行处理，并提出基于扩展卡尔曼滤波算法的不可信点判断......
传统的离群数据挖掘方法大多数是利用全局的观点看待离群数据,很难发现低维子空间中的偏移数据。利用微粒群算法(PSO)具有简单、容......
针对基于二维图像重建出的带有离群点和噪声的三维点云模型,提出了一种基于邻域扩展聚类的去噪算法。通过数据点之间的欧氏距离以......
为削弱观测数据和背景地形模型中粗差对水下地形匹配导航精度和可靠性的影响,提出了一种基于M估计的水下地形抗差匹配算法,显著提......
由于星地时间观测受大气层和地球表面环境影响,时间观测序列容易出现粗差,原子钟性能也可能出现相应异常扰动,需要对粗差进行分析......
Influential observation is one which either individually or together with several other observations has a demonstrably ......
水工程安全监测数据中不可避免地存在离群点,而应用最为广泛的最小二乘法(least square,LS)不具备剔除离群点的能力,反而更易吸收......
利用雷达对火箭弹一段飞行过程中的参数进行量测，对火箭弹落点进行了准确估计，实现了火箭弹的轨迹修正。采用具有自适应调节滤波增益......
针对非线性系统中因噪声模型不准确或测量数据中存在野值而导致无迹卡尔曼滤波（UKF）结果产生偏差甚至发散的问题，提出了一种自适应抗......
Logit regression analysis is widely applied in scientific studies and laboratory experiments, where skewed observations ......
针对样本数据服从均匀分布时,样本中出现异常数据的检验问题,利用假设检验的基本原理和方法,在顺序统计量的基础上构造了检验功效......
对数转换的方法在生物医学和社会心理研究中处理非正态数据时被广泛应用。本文重点介绍该传统方法在处理非正态数据时存在的严重问......
Statistical Diagnostic for Varying-Coefficient Single-Index Models Based on Empirical Likelihood Met
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This paper is concerned with the set-membership filtering problem for a class of linear time-varying systems with norm-b......
传统的设施选址问题一般假设所有顾客都被服务,考虑到异常点的存在不仅会增加总费用(设施的开设费用与连接费用之和),也会影响到对......
在大量的网络数据中,可能隐藏着少许攻击序列,离群点是由异常机制产生,不服从数据的普遍分布规律,设计一个基于神经网络的多尺度时......
针对轴承尺寸检测系统中检测数据存在异常值和数据波动的问题,对异常值检测的方法和轴承尺寸检测数据的分布特点进行了研究,对异常......
为了进一步提升现有鲁棒主成分分析(PCA)算法处理含有异常样本数据的性能,提出了对数变换的PCA算法。为降低异常样本对目标函数值......
提出一种基于密度的快速查找离群点的算法——基于Z曲线的离群点查找算法(ZOD),依据Z曲线的构造过程将空间分割成大小相等的网格,......
针对正态分布的样本数据粗差判别，MCD（Minimum Covariance Determinant Estimator）方法存在算法参数h难以确定的缺点，提出了基于MCD的......
针对可能含有离群点的过程数据,提出一种融合离群点判别的稳态检测（Steady StateIdentification,SSID）方法,即基于新型3δ法则离群点......
为了提高高维数据集合离群数据挖掘效率，在分析了传统的离群数据挖掘算法优点和缺点的基础上．提出了一种离群点检测算法，首先将非线性......
环境监测中,数据的真实性对分析处理结果尤为重要。随着科技的进步,社会结构越来越复杂,对环境监测数据的真实性要求越来越高,环境......
RS422总线是航空系统中应用较多的总线类型,在对数据原码进行物理量解析环节该总线经常遇到数据频繁出现野值的情况:为了解决此类......
通过对量测数据新息序列的统计数学特性的分析，利用服从wishart分布的A（k）=（N-1）＊S（k）随机矩阵的最大特征值提出了一种检测量测数据中是否......
针对非线性系统中因噪声模型不准确或测量数据中存在野值而导致无迹卡尔曼滤波(UKF)结果产生偏差甚至发散的问题,提出了一种自适应......
本文对多元线性回归模型定义了AP统计量和距离影响函数;将它们分解为两项之积,指出强影响点、异常点、高杠杆点间的内在联系;讨论......
在低角度目标跟踪系统中．由于杂波的存在．往往使跟踪观测数据中含有大量野值．这些野值的出现会降低跟踪精度。如果不及时的检测并剔除......
针对井下作业人员轨迹数据信息多维度和稀疏性等问题,提出了基于离群点的异常轨迹筛选ZFMTRAOD算法,首先通过对轨迹子段建立R-tree......
针对极大熵聚类算法MEC(maximum entropy clustering)对例外点(outliers)较敏感和不能标识例外点的缺陷,提出了一种改进的极大熵聚......
对于空间目标(卫星、战略导弹)运动轨道的预测,有重要的军事价值,影响预测精度主要是运动模型的确定和观测数据的精度。本文提出一......
大量的高维数据在分布上表现为一低维流形，试图从这样的数据集中探测出奇异点，传统的奇异点挖掘算法可能失效。本文提出了一种带权重......
为了提高噪声污染数据的聚类效果及质量,提出了一种基于k-Means均匀效应的健壮聚类初始化算法.k-Means聚类结果中各子簇样本量均匀......
发现离群点并合理地解释离群点对数据挖掘结果的运用有重要意义，通过对离群点属性的检测可以发现其离群特性，进而更加准确地解释聚类......
由于电子商务系统的开放性和推荐系统用户的广泛参与性，推荐系统很容易受到攻击。出于某种目的的用户向系统中注入恶意信息，导致推荐......
给出了ＡＲＭＡ模型中离群值的一种估计方法与计算步骤，对若干组数据进行了验证的表明，所给方法行之有效。......
为探索奶牛月龄和胎间距之间的相互关系,本研究用箱线图法剔除2011~2017年宁夏地区荷斯坦牛的DHI数据中的异常值,将余下的数据构建......
采用双频P码的消电离层组合作为基本观测量,结合众数投票算法探测、剔除非差星载GPS观测值中的粗差.利用低轨卫星GPS观测数据,模拟......
指数样本中多个异常值的非一致性检验因受masking或swamping效应的影响而变得十分的困难和复杂，解决这一问题的关键在于K值的确定，传......
将黑白名单技术与Balanced Winnow算法相结合,实现对垃圾短信的过滤。采用CHI特征提取算法并对权重计算方法进行改进,同时提出了去......
兵器试验中由于试验条件以及测量设备的原因,测量数据可能会存有异常值。阐述了2种适用于兵器试验的异常值检验方法—格拉布斯检验......
