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观测数据野值剔除的TBS-LS逼近方法
  • 期刊名称:飞行器测控学报
  • 时间:2012
  • 页码:71-74
  • 分类:V557.5[航空宇航科学与技术—人机与环境工程;航空宇航科学技术] O241.5[理学—计算数学;理学—数学]
  • 作者机构:[1]安徽工程大学数理学院,安徽芜湖241000
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(No.10826098,No.71171003);安徽工程大学青年基金资助项目(No.2008YQ038,No.2008YQ048);安徽自然科学基金资助项目(No.090416225);安徽高校自然科学基金资助项目(No.KJ2010A037)
  • 相关项目:Knight不确定环境下最优消费和投资问题研究
中文摘要:

提出了以最小二乘逼近方法为基础的数据野值判别与剔除算法。利用TBS(三角B样条)曲线同时具有局部性和整体性的优越性构造最小二乘拟合算法,并结合偏度分析与残量分析误差方法,在给定范数意义下的评价系统中,可以得到TBS-LS(最小二乘三角B样条)拟合曲线,从而可以更好地识别并剔除野值。最后给出算法以及主要结果,通过实例说明方法的有效性。

英文摘要:

This paper presents an outlier identification and elimination algorithm with least-square triangle B-Spline based on the theory of approximation.Triangle B-Spline with both whole and local properties of superiority is utilized and constructional algorithm analysis of error residual and skewness is given.Triangle B-Spline curve fitting with the given norm in the evaluation system enables better identification and elimination of outliers in observation data.Finally,the effectiveness of the method is illustrated with some examples.

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