本文關(guān)鍵詞：基于聚類和異常檢測(cè)的作物監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)處理研究

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【摘要】：針對(duì)作物建模過(guò)程中監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)存在的時(shí)間段識(shí)別分段以及異常數(shù)據(jù)問(wèn)題,研究自動(dòng)、有效的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法,以期為后續(xù)分析和建模提供可靠的樣本。采用改進(jìn)后的聚類分析對(duì)監(jiān)測(cè)獲得的多維時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,進(jìn)而獲得連續(xù)、全面、均勻的時(shí)間段,在此基礎(chǔ)上,根據(jù)樣本數(shù)據(jù)規(guī)模選擇合適的異常檢測(cè)準(zhǔn)則,用于異常數(shù)據(jù)檢測(cè)和處理。通過(guò)對(duì)黑豆以及番茄、南瓜、黃瓜等作物監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的聚類分析及異常檢測(cè)處理,高效地篩選出適合分析和建模的數(shù)據(jù)樣本集。研究表明,聚類分析與異常檢測(cè)相結(jié)合的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法有效避免了作物監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)中存在的誤差和干擾,提高了數(shù)據(jù)分析與建模的質(zhì)量和效率,在作物模型尤其是小樣本作物模型的研究和應(yīng)用中具有潛力。
【作者單位】： 安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 作物模型 監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn) 數(shù)據(jù)預(yù)處理 聚類分析 異常檢測(cè)
【基金】：安徽省自然科學(xué)基金(1508085MF110) 安徽省科技攻關(guān)項(xiàng)目(1501031102) 引進(jìn)國(guó)際先進(jìn)農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)計(jì)劃(948計(jì)劃,2015-Z44)
【分類號(hào)】：S126
【正文快照】： 作物本體及環(huán)境信息的監(jiān)測(cè)是作物模型研究及應(yīng)用的基礎(chǔ)。在實(shí)驗(yàn)方案執(zhí)行、監(jiān)測(cè)儀器運(yùn)用和數(shù)據(jù)采集存儲(chǔ)過(guò)程中,不可避免地存在一些誤差或干擾,導(dǎo)致部分原始數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)存在時(shí)間不連續(xù)、監(jiān)測(cè)間隔不統(tǒng)一以及數(shù)據(jù)異�；蛉笔У葐�(wèn)題。為了保證后續(xù)分析、建模和預(yù)測(cè)的可靠性并提高工作效

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