概率数学模型在数据过滤中的应用研究

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

所属期刊栏目：35

分类号：O211.62(概率论与数理统计)

在线出版日期：2019-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：20-23,57