基于离群点检测的电类实验教学中错误数据判决算法

申赞伟; 李丹; 张士文; 张峰

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基于离群点检测的电类实验教学中错误数据判决算法

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cqvip:电类实验教学在高等院校中覆盖面广,实验过程中学生所测数据量大,人工评判数据工作繁琐。随着在线实验教学的普及,迫切需要一种实验数据智能评判的方法。依据Mean Shift思想提出一种基于距离的离群点检测(MSOD)算法,以理论计算值作为初始点,沿着概率密度梯度的方向寻找数据集最稠密的位置,与该位置的距离大于某一特定值的数据为离群点,离群点数据即为测量有误的数据。实验结果表明,MSOD算法识别错误实验数据的效果较好,可以有效地减少实验教学中重复繁琐的人工评判数据的工作,节约人力成本,提高实验教学效率。与现有的离群点检测算法比较,MSOD算法提高了错误数据识别的正确率,并且降低了时间成本。

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来源
《实验室研究与探索》 |2019年第8期|138-142219|共6页
作者
申赞伟; 李丹; 张士文; 张峰;
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作者单位

上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
电类实验教学; 错误数据; 离群点; 均值漂移;

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