显著误差造句
例句与造句
- 一种新的数据协调模型及显著误差检测
- 这种误差又分为随机误差和显著误差两大类。
- 实际结果表明：本文所提出的数据协调和显著误差检测技术具有显著的应用价值。
- 摘要提出了一种改进的sicc （顺序识别显著误差并同步补偿）算法。
- 改进后的算法利用时间冗余性，加入对过程测量变量的上下限约束，避免了显著误差的误判。
- 用显著误差造句挺难的，这是一个万能造句的方法
- 仿真研究结果表明：此方法对显著误差十分敏感，其各项性能指标均符合实际工业要求，具有较高的可信度和可应用性。
- 提出一种线性稳态数据协调中的显著误差变量选择删除算法，以保证在显著误差变量个数过多的情况下原有模型的有效性。
- 通过构造一个基于测量值比例关系的f统计量，并与约束残差统计量相结合，对稳态过程中出现的显著误差进行检测。
- 仿真试验证明：基于该改进模型的协调结果，可直接利用测量残差检测法进行显著误差检测，具有较高的错误检出率，且“虚警”的错误率较低。
- 并且通过对显著误差进行逐步的幅度补偿，再采用mt （测量残差检验）法找出候选显著误差集，避免了投影矩阵的计算。
- 根据尽量删除带有显著误差的变量，同时确保协调精度的原则，对所有检测出来的带有显著误差的变量，通过计算其不同阶次的冗余度，按照冗余度的大小逐个选择可以删除的变量。
- 改进后的数据协调模型只会对含有显著误差的测量值给予较大的协调量，而使得显著误差对其他测量值协调结果的影响较小，具有较高的鲁棒性。
- 数据校正的目的就是综合应用统计、辨识和优化技术，对实测数据进行调整，消除数据中包含的随机误差和显著误差，去掉明显错误的或不可靠的测量数据，从而提高测量数据的质量。
- 叙述了显著误差选择删除算法在炼油工业的实际应用情况，说明了该算法对带有显著误差变量的处理的有效性，并为检修工作提供了合理建议，使得必须检修的传感器数目最少，减小了检修的工作量和检修费用。
- 数据协调技术是流程工业cims的关键，它利用信息的冗余性，结合各种统计分析方法和生产过程机理，剔除原始数据中的显著误差，降低随机误差的影响，并设法估计出未测变量，保证了cims信息源的真实性。
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