基于自適應(yīng)加權(quán)數(shù)據(jù)融合算法的數(shù)據(jù)處理-論文.pdf

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1、第25卷第4期計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展Vol_25No．42015年4月COMPUTERTECHNOLOGYANDDEVELOPMENTApr．2015基于自適應(yīng)加權(quán)數(shù)據(jù)融合算法的數(shù)據(jù)處理唐亞鵬(西安科技大學(xué)電控學(xué)院，陜西西安710054)摘要：為了對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行控制和管理，以反映真實(shí)的生產(chǎn)情況，文中提出了一種混合的數(shù)據(jù)處理方法。先用格羅貝斯判據(jù)剔除測(cè)量數(shù)據(jù)中的疏失誤差，然后基于算術(shù)平均值與分批估計(jì)的融合算法對(duì)余下的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，最后在總均方誤差最小的最優(yōu)條件下，采用自適應(yīng)加權(quán)融合算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理。把處理后的結(jié)果與其他算法進(jìn)行比較，結(jié)果是采用混合算法的數(shù)據(jù)精度最高，誤差最小。得出結(jié)論，

2、采用這種混合的數(shù)據(jù)處理方法，能把大量數(shù)據(jù)融合為一個(gè)最接近真實(shí)情況的數(shù)據(jù)，反映了真實(shí)的生產(chǎn)過(guò)程。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)處理；誤差；數(shù)據(jù)融合；自適應(yīng)中圖分類(lèi)號(hào)：TP391文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1673-629X(2015)04—0053-04doi：10．3969／j．issn．1673—629X．2O15．04．013DataProcessingBasedonAdaptiveWeightedDataFusionAlgorithmTANGYa-peng(SchoolofElectricalandControlEngineering，Xi’allUniversityofScienceandTechn

3、ology，Xi’an710054，China)Abstract：Ahybriddataprocessingmethodisproposedinordertoreflecttherealproductionsituationandlargeamountsofdataneededt0becontrolledandmanaged．ThenegligenterrorsinthemeasurementdatawereexcludedbyGrobasscriterion．thentherestofthedatawerepreprocessedbasedonthearithmeticmeanand

4、thebatchestimates，lastlythedatawerefusedusingadaptiveweightedfusionalgo—rithmintheconditionofminimalmeansquareerror．Thethinecalculationresultswerecomparedwithotheralgorithm．Theresultsshowthatthedatabyhybridalgorithmhasperfectaccuracyandminimalerror．TheconclusionisthatalotofdataCanbefusedtoadatum

5、re—flectingtherealproductionprocessbyusingthehybridmethodofdataprocessing．Keywords：dataprocessing；error；datafusion；adaptiveO引言業(yè)對(duì)石油煤炭的開(kāi)采運(yùn)輸要進(jìn)行測(cè)量，電網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行隨著現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大和生產(chǎn)過(guò)程中自動(dòng)電力的生產(chǎn)和運(yùn)輸中需要測(cè)量輸電線的各種損耗，汽化程度的提高，需要對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行各種控制和管理，車(chē)制造行業(yè)在生產(chǎn)和運(yùn)輸中測(cè)量各個(gè)零件的尺寸等。因而對(duì)數(shù)據(jù)采集及處理的需求大大增加。準(zhǔn)確的測(cè)量可見(jiàn)，各個(gè)領(lǐng)域都離不開(kāi)數(shù)據(jù)。因此，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理是數(shù)據(jù)能反映實(shí)際生產(chǎn)

6、過(guò)程的真實(shí)狀況，并為生產(chǎn)過(guò)程生產(chǎn)過(guò)程中不可或缺的部分，研究數(shù)據(jù)處理問(wèn)題具有的監(jiān)控、優(yōu)化、計(jì)劃調(diào)度以及決策分析提供可靠的基很重要的實(shí)際意義。礎(chǔ)。但在實(shí)際操作中由于受測(cè)量?jī)x表的精度、現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量環(huán)境、測(cè)量方法以及人為因素的影響，不可避免地帶1基于自適應(yīng)加權(quán)融合算法的混合數(shù)據(jù)處來(lái)各種誤差，甚至出現(xiàn)嚴(yán)重偏離真實(shí)值的數(shù)據(jù)，從而會(huì)理影響過(guò)程控制品質(zhì)，因此必須對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，對(duì)原始在生產(chǎn)過(guò)程中，要用到各種數(shù)據(jù)，比如電壓、電流、數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波和校正，經(jīng)過(guò)處理的數(shù)據(jù)才能正確反映溫度、壓力、高度等。數(shù)據(jù)的采集可以是人工手動(dòng)，比生產(chǎn)過(guò)程的真實(shí)情況。如用測(cè)量工具(萬(wàn)用表、示波器等)，也可以是自動(dòng)采現(xiàn)代化生產(chǎn)的各行各

7、業(yè)都要用到數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)集，比如各種數(shù)據(jù)采集器、采集卡等數(shù)據(jù)采集終端。采的采集處理應(yīng)用十分廣泛。例如世界各地四通八達(dá)的集到的數(shù)據(jù)有的能真實(shí)反映實(shí)際情況，有的是在異常高速公路建設(shè)中要對(duì)地形進(jìn)行測(cè)繪測(cè)量，能源化工行收稿日期：2014—06—05修回日期：2014—09—09網(wǎng)絡(luò)出版時(shí)間：2015—02—23基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61100165)作者簡(jiǎn)介：唐亞鵬(1975一)，女，碩士研究生，工程師，研究方向?yàn)榭刂评碚撆c控制工程。網(wǎng)絡(luò)