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一种基于Bernoulli-Gaussian模型和EM算法的数据质量分析方法
申请人信息
- 申请人:同济大学
- 申请人地址:200092 上海市杨浦区四平路1239号
- 发明人: 同济大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于Bernoulli-Gaussian模型和EM算法的数据质量分析方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311354617.9 |
| 申请日 | 2023/10/19 |
| 公告号 | CN117473717A |
| 公开日 | 2024/1/30 |
| IPC主分类号 | G06F30/20 |
| 权利人 | 同济大学 |
| 发明人 | 杨玲; 喻杨康 |
| 地址 | 上海市杨浦区四平路1239号 |
摘要文本
本发明公开了一种基于Bernoulli‑Gaussian模型和EM算法的数据质量分析方法，涉及空间地理技术领域，包括基于采集的大地测量的数据进行预处理，并根据粗差的统计构建Bernoulli‑Gaussian模型；基于Expectation Maximum算法，构建线性观测方程中观测值的混合模型；基于线性观测方程计算Bernoulli‑Gaussian模型参数，并分析大地测量的数据质量。本发明通过线性观测方程中Bernoulli‑Gaussian模型参数的计算方法，得到观测值的精度信息、观测值中的粗差率和粗差大小等因素，并能够无需引入任何阈值用于区分异常值和正常值，避免人为对数据质量的干预，使数据质量的分析结果更加科学可靠。 微信公众号马克 数据网
专利主权项内容
1.一种基于Bernoulli-Gaussian模型和EM算法的数据质量分析方法，其特征在于：包括：基于采集的大地测量的数据进行预处理，并根据粗差的统计构建Bernoulli-Gaussian模型；基于Expectation Maximum算法，构建线性观测方程中观测值的混合模型；基于线性观测方程计算Bernoulli-Gaussian模型参数，并分析大地测量的数据质量。