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基于聚类模糊系统的动态数据野值剔除方法
引用本文:朱学锋. 基于聚类模糊系统的动态数据野值剔除方法[J]. 飞行器测控学报, 2011, 0(5): 81-84
作者姓名:朱学锋
作者单位:92941部队;
摘    要:针对影响遥测参数处理和分析的野值问题,提出了基于聚类法实时设计模糊系统实现动态数据野值辨识和剔除的新方法。该方法能够自适应跟踪不同变化特性的遥测参数,基于聚类法实现模糊系统的动态建模并获得预测值与观测值的残差序列,再按照狄克松准则实现野值的快速剔除。对实测数据的仿真实验表明:该方法能够显著降低动态建模的复杂度,快速跟踪信号变化,方法可行且有效。

关 键 词:聚类法  模糊系统  野值  辨识  数据处理

A New Method for Outlier Removal from Dynamic Data Based on Clustering Fuzzy System
ZHU Xuefeng. A New Method for Outlier Removal from Dynamic Data Based on Clustering Fuzzy System[J]. Journal of Spacecraft TT&C Technology, 2011, 0(5): 81-84
Authors:ZHU Xuefeng
Affiliation:ZHU Xuefeng(PLA Unit 92941,Huludao,Liaoning Province 125001)
Abstract:To eliminate the influence of outliers in telemetry data processing and analysis,the paper presents a new method for identification and elimination of outliers in dynamic measurement data by realtime design of a clustering fuzzy system.The method adaptively tracks telemetry parameters of different variation characteristics and dynamically establishes fuzzy system modeling by clustering to obtain residual error series between forecast value and observation value.Then,it identifies and removes outliers in acc...
Keywords:Clustering  Fuzzy System  Outliers  Identification  Data Processing  
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