Advertisement

基于加权迭代的粗差检测方法.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究提出了一种新颖的基于加权迭代技术的粗差检测算法，能够有效识别和剔除数据中的异常值，提高数据分析准确性。 连续法相对定向结合加权迭代法用于检测粗差。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于加权迭代的粗差检测方法.zip
    优质
    本研究提出了一种新颖的基于加权迭代技术的粗差检测算法，能够有效识别和剔除数据中的异常值，提高数据分析准确性。 连续法相对定向结合加权迭代法用于检测粗差。
     
  • 基于C++的数据探测法检测粗差
    优质
    本研究提出了一种基于C++编程语言实现的数据探测方法，专门用于高效识别和处理数据集中的粗差（即异常大的误差或错误），以提升数据分析与处理的准确性。 使用C++实现数据探测法来检验粗差，可以通过读取txt文件输入系数矩阵、权阵以及观测值向量。
     
  • 基于多维粗差定位定值(LEGE)的异常检测方法及其MATLAB实现
    优质
    本研究提出了一种基于多维粗差定位与定量分析（LEGE）的新型异常检测算法，并在MATLAB环境中实现了该方法，旨在提高复杂数据集中的异常值识别效率和准确性。 多维粗差定位定值（LEGE）法的粗差探测可以通过MATLAB实现。该方法通过输入系数矩阵、权阵以及观测值向量来检测观测值中是否存在粗差，并附带算例以帮助理解和应用。
     
  • 基于邻域均值的迭代加权中值滤波算法
    优质
    本研究提出了一种基于邻域均值的迭代加权中值滤波算法，通过动态调整权重有效去除图像噪声的同时保持边缘细节。 为了改进现有滤波算法在噪声检测与去除方面的不足，本段落提出了一种基于邻域均值的迭代加权中值滤波算法。该方法分别对噪声检测和去除过程进行了优化。首先，利用噪声的灰度特征进行初步识别；接着，根据相邻像素的相关性采用局部区域的平均值进一步确认噪声位置。在去除步骤中，则采用了以高斯分布为基础的加权方案，并通过迭代的方式使用邻域内有效信号点的加权中间值来替换掉检测到的噪点。实验结果表明，相较于现有的滤波技术，本段落所提出的算法展现出更优的去噪效果，在维持较高信噪比的同时还能更好地保留图像中的纹理细节。
     
  • 基于加权粗糙集约简的SVM分类算法
    优质
    本研究提出了一种基于加权粗糙集约简的SVM分类算法，通过优化特征选择过程，提高了支持向量机在处理复杂数据时的准确性和效率。 为了克服现有Web中文文本分类权重计算方法的不足以及支持向量机（SVM）算法在处理大数据集模式分类中的低效问题，本段落提出了一种结合粗糙集约简与加权的SVM分类策略。通过采用粗糙集作为预处理器，并利用其简化理论和基于Web中文文本可变精度的粗糙集加权方法对原始数据进行优化及权重计算，从而提升了后续SVM分类过程中的效率和准确性。实验结果表明，经过这样的处理后，使用SVM算法进行文本分类的效果得到了显著改善。
     
  • 两种用于稳健估计的粗差探测方法
    优质
    本文探讨了在数据处理中针对粗差的有效检测策略，介绍了两种新颖且高效的稳健估计方法，旨在提高数据分析的准确性和可靠性。 在测量数据符合正态分布的情况下，最小二乘估计具有最优的统计性质，并被广泛使用。然而，在实际应用中，由于过失误差导致的数据偏离正态分布会使最小二乘估计失去抵抗异常值的能力。因此，需要寻找具备抗粗差能力的方法来检测和剔除观测数据中的误差，以确保测量结果不受影响。 文中介绍了两种用于检验观测数据中粗差的方法：选权迭代法与数据探测法，并通过水准网的数据验证了这两种方法抵御粗差的效果。结果显示，在选权迭代法的几种实现方式中，IGG法更容易发现和定位到粗差。
     
  • IRWLS-SVR-code.rar_IRWLS_SVR_matlab_svr_加权向量机_迭代加权
    优质
    此资源包包含用于实现支持向量回归（SVR）的MATLAB代码，采用迭代重加权最小二乘法(IRWLS)，适用于需要精确预测和处理非线性关系的研究及开发工作。 IRWLS-SVR是指基于迭代加权最小二乘法的支持向量机回归方法。
     
  • 迭代再加权最小二乘法（IRLS）
    优质
    简介：迭代再加权最小二乘法（IRLS）是一种用于拟合非线性回归模型的优化算法，通过反复应用加权最小二乘法，逐步逼近最优解。 在阅读去模糊算法的过程中，我注意到估计模糊核时常提到IRLS（迭代重加权最小二乘）优化算法，因此决定深入理解这一方法。根据论文《Iterative Reweighted Least Squares》，对于线性方程组的最优近似解问题可以表示为矩阵形式Ax=b，其中A∈RM×N。该问题等价于寻找使得误差向量e=Ax−b的范数最小化的解。在最小平方误差近似中，使用二范数作为度量标准：∥e∥22=∑iei2=eTe。 重写后： 理解IRLS（迭代重加权最小二乘）优化算法对于掌握去模糊算法中的核估计问题至关重要。根据《Iterative Reweighted Least Squares》一文所述，线性方程组的最优近似解问题可以表示为Ax=b的形式，其中A是一个RM×N大小的矩阵。这个问题等价于寻找使误差向量e=Ax−b范数最小化的解。在寻求最小平方误差时，我们通常采用二范数作为度量标准：∥e∥22=∑iei2=eTe。
     
  • MATLAB中基于帧差的物体检测方法
    优质
    本研究探讨了在MATLAB环境下实现基于帧差法的物体检测技术，通过分析连续视频帧间差异来识别移动物体。 使用Matlab帧差法对运动物体进行检测的代码及测试视频。