作者：戴海发,卞鸿巍,马恒,王荣颖 单位：北京自动化控制设备研究所;中国宇航出版有限责任公司 出版：《导航定位与授时》2020年第05期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDWSS2020050190 DOC编号：DOCDWSS2020050199 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《一种基于SVR节点数据预测改进算法》PDF+DOC2018年第06期 刘梅,张浏 《无线传感器网络中基于SVR的节点数据预测算法》PDF+DOC2010年第01期 邹长忠 《基于一种再生小波核的SVR在降低多传感器交叉敏感中的应用》PDF+DOC2009年第12期 李世维,刘君华,王群书 《基于SVR的粮仓储粮重量在线检测模型》PDF+DOC2018年第05期 张德贤,张苗,张庆辉,张元,吕磊 《基于随机森林和粒子群优化的SVR的混合气体分析方法研究》PDF+DOC2019年第11期 李紫蕊,范书瑞,花中秋,夏克文,张艳 《基于支持向量回归的核桃在线称重系统》PDF+DOC2018年第07期 金作徽,翟志强,张若宇,邹昆霖,庞宇杰 《一种新的数据预处理方法》PDF+DOC2012年第03期 王延暴,罗利强,张艳艳 《基于支持向量回归的无线传感器网络定位算法》PDF+DOC2009年第10期 魏叶华,李仁发,罗娟,付彬 《基于支持向量回归的三元溶液浓度重构算法研究》PDF+DOC2008年第04期 魏国,刘昕,孙金玮,孙圣和 《火灾预警的SVR应用研究》PDF+DOC2015年第08期 叶小婷,武莎莎

    • 针对Lagrange插值法无法处理连续野值的问题，提出了一种基于改进支持向量回归(Support Vector Regression， SVR)的导航传感器自适应野值检测方法。该方法结合了支持向量回归利用小样本数据就能够准确建模和3σ准则计算简易的优点，利用支持向量回归在线建立舰船的运动模型对测量值进行实时预测，并利用3σ准则自适应地计算阈值，然后通过比较阈值与预测残差来判别测量值是否为野值点。该方法可以自动地学习舰船的运动趋势，建立舰船的真实运动模型，而且不受连续野值点的影响，能够在没有其他传感器辅助的条件下完成野值检测。海试实测数据表明，提出的方法对离散和连续的野值点均具有较好的检测效果，同时可以更好地估计传感器的真实测量值。

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