【摘 要】
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当前常用的劣质数据动态清理方法规模大,需对其进行剪枝处理后,才可应用于劣质数据动态清理中,不仅效率低;且清理结果不准确。因此,提出一种新的嵌入式实时系统中劣质数据动
【机 构】
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商丘工学院信息与电子工程学院,黄淮学院信息工程学院
【基金项目】
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2016年度河南省科技攻关（162102210361）, 河南省高等学校重点科研项目（16B510003）, 黄淮学院青年教师科研能力提升项目（201512711）资助
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当前常用的劣质数据动态清理方法规模大,需对其进行剪枝处理后,才可应用于劣质数据动态清理中,不仅效率低;且清理结果不准确。因此,提出一种新的嵌入式实时系统中劣质数据动态清理方法。劣质数据主要包括错误数据、重复数据和不完整数据,利用统计学求期望方法对错误进行清理,计算得到一个可信区间的基准范围,依据该基准范围对错误数据进行清理。利用编辑距离获取两个字符串之间的相似度,通过得到的相似度对重复数据进行动态清理。对嵌入式实时系统数据库中所有记录的不完整性进行评估,依据评估结果决定是否清除相应数据。实验结果表明,所提
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