近红外光谱建模异常样品剔除准则与方法

介绍了近红外光谱 PCR/PL S建模时 ,训练集中异常样品的危害 ,以及剔除异常样品常用的基于预测浓度残差准则。针对剔除异常样品的“一审”法具有将非异常样品错误地当作异常样品的局限性 ,提出了一种“二审”法 ,采用“回收”算子 ,使最终模型保留了更多的样品 ,使模型更具有代表性和稳定性 ,进一步提高通过近红外光谱模型进行农产品品质检测的精度。

格拉布斯准则剔除的值必然被t检验（罗马诺夫斯基）准则剔除的探讨

从计算标准偏差的严格的较差公式出发，比较两个检验准则所用的标准偏差与临界值之间的关系，可以看出：凡是被格拉布斯准则剔除的值，必然会被ｔ检验（罗马诺夫斯基）准则剔除，即后者的保留数据域较窄。

半P-集合(X~■,X)与噪声数据剔除-应用

半P-集合(half packet sets)是由内P-集合X■(internal packet set X■)与有限普通集合X构成的集合对,或者(X■,X)是半P-集合,它具有内-动态特性。为了剔除噪声数据,获得目标数据,利用半P-集合提出了基于属性补充的递推-剔除噪声数据的方法。提出了噪声数据、噪声数据集成与■-数据核概念;给出了噪声数据与■-数据生成的递推方法与递推结构、噪声数据集成与■-数据核关系定理、■-数据依赖与辨识定理、噪声数据递推-剔除定理、噪声数据辨识准则与噪声数据递推-剔除准则,以及噪声数据递推-剔除应用。半P-集合是P-集合理论与应用的一个新的研究分支,是研究具有内-动态信息系统的一个新的数学方法。

基于智能压实特征值的压实稳定性模型

为解决土体压实质量的稳定性问题,将判定稳定性问题转换为求解最佳碾压遍数,通过观察不同碾压遍数下压实特征值的变化规律,采用3σ准则-位置剔除的综合方法筛选测试数据,剔除智能压实质量评价中出现的异常特征值,建立并推导压实特征值与碾压遍数的函数模型。结合现场检测数据,将该模型与采用传统筛选数据方法得到的压实特征值与碾压遍数的函数模型进行对比分析。结果表明:该模型可靠性更高,可为评判不同土体的压实稳定性提供参考。