数据离群值的检验及处理方法讨论

由目前普遍使用的分析化学教材中与离群值相关的内容出发,对其进行对比和分析,说明数据离群值检验的意义和重要性。对几种常见的离群值判定方法进行了列举和比较,并对已确认为异常值的数据的处理方法也进行了对比和讨论。各种检验和处理方法各有其优势和劣势,根据实际情况选择不同方法或多种方法配合使用,能够更好地实现对离群值的检验和处理。

基于放电曲线多特征值和组合聚类算法的液态金属电池筛选研究

高效的电池筛选技术是保障储能电池系统安全性、经济性的关键技术之一。为了满足液态金属电池储能系统构建对单体一致性的要求,提出一种组合聚类方法,通过电池恒流放电期间获得的分选指标进行有效聚类,快速实现液态金属电池筛选。首先,提出一种特征提取框架来准确表征电池放电曲线,主要包括数据采集、数据预处理、特征参数生成、筛选指标生成4个阶段,生成的3个筛选指标,分别是电池曲线第2个拐点电压、对应的时间以及电池在第1个拐点电压前的放电能量。然后,提出基于密度的噪声应用空间聚类和均值漂移的组合聚类电池筛选方法,并提出一种一致性差异指标量化评估聚类效果。最后,通过分析212个200 Ah级液态金属电池的聚类优化效果可知,所提方法可显著减弱差异性较大电池对电池筛选的影响,能够同时实现离群值检测及电池自适应快速精准筛选,并通过动态工况测试证实所提方法可有效提升电池组响应一致性。

阵列式柔性力敏传感器的平衡校准标定方法

阵列式柔性力敏传感器在国家安全、医疗健康、工业制造、人机交互等领域发挥着重要作用,但由于材料和制备工艺等因素,传感器存在误差。针对阵列式柔性力敏传感器的一致性问题和反馈值补偿问题,分析其产生的原因,提出并设计了气压型一体化标定台和相应的平衡校准标定方法。标定台使用气泵作为压力源,通过硅胶膜将压力传导至传感器;平衡校准标定方法首先使用基于Q值检验的离群值处理方法对传感器各敏感点进行平衡,然后引入LMBP算法进行校准。实验表明:R^(2)大于0.997,误差小于2.7%F.S,该标定方法实时性和准确性高,操作简单,具有很好的实用性。

探索性数据分析在我国人均GDP研究中的应用

人均国内生产总值常作为发展经济学中衡量经济发展状况的指标,是人们了解和把握一个国家或地区的宏观经济运行状况的有效工具。由于各地人均GDP差异并不显著,且在数值分析中易受到离群值和异常值的影响,采用传统证实性分析的数据处理方法往往难以将各地的数据特征有效分离。为减少异常值的影响,得到较为满意的数据处理结果,可以采用探索性数据分析方法(EDA)对各区域的人均GDP数据进行处理。其优点是重视数据的总体特征,对数据的局部不良行为不敏感。

R软件在经济研究中的应用——以苏浙皖地区经济研究为例

在关注中国整体经济发展不断提升的过程中,我们也需要把目光放到细节上,关注城乡差距,尤其是城乡收入的差距。苏浙皖三省地理位置相近,经济发展水平差异并不显著,一般数据处理分析方法容易受到离群值和异常值的影响。本文采用了探索性数据分析方法(EDA)对三省的城镇居民人均可支配收入与农民人均纯收入进行对比研究,并在此基础上进行了推广,利用聚类分析的方法,对全国城乡数据进行研究,得出了可靠的结论。