【摘 要】
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该文通过综合分析现有测量数据校正技术进展,指出了一些方法的局限性.以CHEMSTAR为平台,对数据校正系统进行了研究和开发,并对数据校正技术领域的数据分类、过失误差侦破和数
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该文通过综合分析现有测量数据校正技术进展,指出了一些方法的局限性.以CHEMSTAR为平台,对数据校正系统进行了研究和开发,并对数据校正技术领域的数据分类、过失误差侦破和数据校正等主要问题进行了深入研究.该文在目前分类方法的基础上,提出了一种新的分类方法-逐次分类法.准确有效地侦破和剔除系统中的过失误差是数据校正技术的前提和关键.针对目前过失误差侦破及数据校正方法的局限性,着重研究了基于统计假设检验理论的过失误差侦破方法,在MT-NT联合算法的基础上,提出了改进的MT-NT联合算法.改进后的算法采用逐次侦破过失误差并进行估算的方法,有效地避免了原方法求解时遇到的方程系数矩阵的降秩问题,避免了节点合并造成的运算量增加、信息丢失、运算无法进行等一系列问题.
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