申请/专利权人：同济大学

申请日：2023-10-19

公开（公告）日：2024-01-30

公开（公告）号：CN117473717A

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G06F17/12;G06F17/16;G06F17/18;G06F111/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.20#实质审查的生效;2024.01.30#公开

摘要：本发明公开了一种基于Bernoulli‑Gaussian模型和EM算法的数据质量分析方法，涉及空间地理技术领域，包括基于采集的大地测量的数据进行预处理，并根据粗差的统计构建Bernoulli‑Gaussian模型；基于ExpectationMaximum算法，构建线性观测方程中观测值的混合模型；基于线性观测方程计算Bernoulli‑Gaussian模型参数，并分析大地测量的数据质量。本发明通过线性观测方程中Bernoulli‑Gaussian模型参数的计算方法，得到观测值的精度信息、观测值中的粗差率和粗差大小等因素，并能够无需引入任何阈值用于区分异常值和正常值，避免人为对数据质量的干预，使数据质量的分析结果更加科学可靠。

主权项：1.一种基于Bernoulli-Gaussian模型和EM算法的数据质量分析方法，其特征在于：包括：基于采集的大地测量的数据进行预处理，并根据粗差的统计构建Bernoulli-Gaussian模型；基于ExpectationMaximum算法，构建线性观测方程中观测值的混合模型；基于线性观测方程计算Bernoulli-Gaussian模型参数，并分析大地测量的数据质量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 同济大学 一种基于Bernoulli-Gaussian模型和EM算法的数据质量分析方法

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