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摘要：本发明提出了一种基于相互一致性的多源数据融合异常值识别方法，用于解决现有异常值识别方法误判概率大，连续多点异常无法正确识别的技术问题。其步骤为：首先，根据观测设备的不同划分为m个不同的数据源；其次，构建m个数据源中两两数据源之间的函数关系；最后，根据函数关系判断数据源中的测元是否异常。本发明通过判定测元与其他数据源测元的函数关系是否在正常范围内来判断数据一致性，适用于三个及以上独立的数据源，不依赖于单一数据的连续性，可将绝大多数的异常值识别出来；对孤立的单一数据源的异常值判断方法具有很好的补充功能，对连续的或非连续的异常值均有效，能够降低异常值识别误判的概率。
主权项：1.一种基于相互一致性的多源数据融合异常值识别方法，其特征在于，其步骤如下：步骤一：根据观测设备的不同划分为m个数据源，且m个数据源均不相同，m≥3；步骤二：构建m个数据源中两两数据源之间的函数关系；所述m个数据源中两两数据源之间的函数关系为： 其中，Cik为第i个数据源Di中的第k个测元，为第j个数据源，i,j＝1,2,…,m，i≠j，k＝1,2,…,ni，ni为第i个数据源Di中测元的数量，nj为第j个数据源Dj中测元的数量；步骤三：根据函数关系判断数据源中的测元是否异常；所述根据函数关系判断数据源中的测元是否异常的方法为：S3.1、设置测元Cik的一致性得分Sik＝0，一致性判断总数Pik＝0；S3.2、对于数据源Di，列出数据源Di所有测元中与其他数据源的测元建立的函数关系式：S3.3、判断是否成立，其中，δik为给定阈值；S3.4、Pik＝Pik+1；若不等式成立，则测元Cik及的一致性得分均加1，即Sik＝Sik+1，Sj1＝Sj1+1,若不等式不成立，则一致性得分不变；S3.5、对m个数据源进行遍历，对数据源中不同测元进行遍历，判断是否成立；S3.6、对最终获得的一致性比率SikPik进行判断，若SikPik不小于50％，判断测元正常，否则，判断测元异常。
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百度查询： 中国电子科技集团公司第二十七研究所 河南方达空间信息技术有限公司 基于相互一致性的多源数据融合异常值识别方法
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