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本文讨论了在指数型寿命数据中,对同时存在的异常大数据和异常小数据的检验方法,给出了一个明确的判别标准,并以一例说明其应用。 相似文献
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傅里叶变换近红外光谱法测定大麦中蛋白质、淀粉和赖氨酸含量 总被引:13,自引:0,他引:13
采用傅里叶变换近红外光谱法测定大麦中蛋白质、淀粉、赖氨酸的含量,并用光谱影响值法(leverage)对异常值进行判断和处理。蛋白质、淀粉和赖氨酸含量近红外光谱分析模型的测定系数R。分别为0.985、0.973和0.978;检验集的化学值与模型预测值的相关系数r分别为0.9853、0.9644和0.9172,分析模型的预测相对标准偏差RSD分别为4.0%、2.4%和5.4%,该结果可替代经典分析方法,满足农产品快速分析的需要。 相似文献
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针对高维稀疏聚类CABOSFV算法仅能解决二态变量高维稀疏聚类问题而对其他类型变量算法将失效的情况,通过定义“属性绝对值距离”解决了CABOSFV算法固有的这一缺陷。另外,针对聚类后产生伪孤立点问题,提出相应的异常数据处理策略,从而得到较为精确的离群数据。 相似文献
8.
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孤立点检测是数据挖掘的重要研究方向之一,目标是发现数据集中不具备数据一般特性的数据对象.通过挖掘数据属性间内在的数量关联规则,标记产生的弱关联规则中置信度小于阈值的极小概率事件为孤立点,提出了一种基于数量关联的离群点检测算法.实例表明,算法能够有效检测数据集中的孤立点,具有应用价值. 相似文献
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