文献类型：期刊文章

作　　者：汪苗苗[1] 焦学磊[2]

Wang Miaomiao;Jiao Xuelei(Information Engineering,Sichuan Technology&Business College,Dujiangyan Sichuan 611830,China;State Owned Assets Management Office,Sichuan Vocational College of Finance And Economics,Chengdu Sichuan 610101,China)

机构地区：[1]四川工商职业技术学院信息工程系,四川都江堰611830 [2]四川财经职业学院国有资产管理处,成都610101

出　　处：《科技通报》

年　　份：2019

卷　　号：35

期　　号：6

起止页码：20-23

语　　种：中文

收录情况：JST、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：为了提高对海量数据的检测过滤能力,提出基于概率数学模型的数据过滤方法,采用描述性统计分析方法构建大数据过滤的统计特征分析模型,采用高阶累积量进行数据过滤的概率密度特征统计量设计,结合模糊数学推理进行数据过滤的检测统计量分析,在海量数据环境下根据检测统计量分布的概率密度进行回归分析,采用阈值检验和门限判决方法,实现数据过滤。数据测试结果表明,采用该方法进行大数据过滤的准确性较好,数学模型的可靠性和收敛性较好。

关 键 词：概率数学模型  数据过滤 回归分析  检验统计  

分 类 号：O211.62]