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传统最小二乘法对奇异点比较敏感。当样本中存在奇异点时,不能客观反映数据的真实分布情况;而传统最小一乘法计算量太大,不能实时处理数据。针对经典RBS算法在确定节点本地时钟之间的相对时钟漂移率和偏移值时,采用传统最小二乘法会导致时钟同步收敛速度太慢的问题,提出了一种改进型的最小二乘法。该算法能够有效地识别和剔除样本容量中的奇异点。经试验证明,该方法能够改进节点之间的时钟同步效果和收敛速度。