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基于Benford-SVR的数据异常检验模型构建及其应用
被引量：
1
1
作者
李斐斐
周向阳
+4 位作者
秦朗
葛章明
韩书庆
张晶
吴建寨
《山东农业科学》
2019年第7期136-142,155,共8页
当前数据数量剧增的同时,大量异常数据的存在降低了数据质量,数据分析工作面临着数据丰富而信息贫乏的困境,寻找有效的数据异常检验模型,成为数据科学研究的重要内容。本研究以农业生产数据为对象,融合应用Benford定律与SVR模型的技术优...
当前数据数量剧增的同时,大量异常数据的存在降低了数据质量,数据分析工作面临着数据丰富而信息贫乏的困境,寻找有效的数据异常检验模型,成为数据科学研究的重要内容。本研究以农业生产数据为对象,融合应用Benford定律与SVR模型的技术优势,构建Benford-SVR异常数据检验模型,并以河北省7个地市131个县为例进行实证分析。结果表明,沧州、邢台、邯郸的数据集质量较好,保定、石家庄、唐山、张家口数据集质量较差,并从中有效挖掘出异常较大的数据点。本研究结果为农业数据应用与信息提取提供了参考,Benford-SVR模型可以作为数据质量检验中精准挖掘异常点的有效工具。
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关键词
数据
质量
Benford定律
SVR
农业生产数据
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职称材料
题名
基于Benford-SVR的数据异常检验模型构建及其应用
被引量：
1
1
作者
李斐斐
周向阳
秦朗
葛章明
韩书庆
张晶
吴建寨
机构
中国农业科学院农业信息研究所/农业部农业大数据重点实验室
出处
《山东农业科学》
2019年第7期136-142,155,共8页
基金
中国农业科学院所基本科研业务经费项目“农业数据检验模型构建与应用”(JBYW-AII-2017-06)
“全产业链信息时空分析与模拟”(JBYW-AII-2019-08)
文摘
当前数据数量剧增的同时,大量异常数据的存在降低了数据质量,数据分析工作面临着数据丰富而信息贫乏的困境,寻找有效的数据异常检验模型,成为数据科学研究的重要内容。本研究以农业生产数据为对象,融合应用Benford定律与SVR模型的技术优势,构建Benford-SVR异常数据检验模型,并以河北省7个地市131个县为例进行实证分析。结果表明,沧州、邢台、邯郸的数据集质量较好,保定、石家庄、唐山、张家口数据集质量较差,并从中有效挖掘出异常较大的数据点。本研究结果为农业数据应用与信息提取提供了参考,Benford-SVR模型可以作为数据质量检验中精准挖掘异常点的有效工具。
关键词
数据
质量
Benford定律
SVR
农业生产数据
Keywords
Data quality
Benford' s law
SVR
Agricultural production data
分类号
S126 [农业科学—农业基础科学]
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Benford-SVR的数据异常检验模型构建及其应用
李斐斐
周向阳
秦朗
葛章明
韩书庆
张晶
吴建寨
《山东农业科学》
2019
1
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