【摘 要】
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针对跳绳能耗测试仪错误数据检测准确率低，错误数据漏报率、误报率高的问题，提出基于深度学习的跳绳能耗测试仪错误数据检测方法。使用小波变换技术完成原始数据预处理，为后续的错误数据检测提供数据基础。选用深度学习算法中的聚类分析方法，划分数据类别，完成数据分析。使用历史错误数据构建粗糙集，将数据聚类结果对其进行比对，确定错误数据集。至此，基于深度学习的跳绳能耗测试仪错误数据检测方法设计完成。实验结果表明：
【基金项目】
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陕西省体育局常规课题《安康市体育旅游资源调查和旅游产业开发融合研究》（17104）；
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针对跳绳能耗测试仪错误数据检测准确率低，错误数据漏报率、误报率高的问题，提出基于深度学习的跳绳能耗测试仪错误数据检测方法。使用小波变换技术完成原始数据预处理，为后续的错误数据检测提供数据基础。选用深度学习算法中的聚类分析方法，划分数据类别，完成数据分析。使用历史错误数据构建粗糙集，将数据聚类结果对其进行比对，确定错误数据集。至此，基于深度学习的跳绳能耗测试仪错误数据检测方法设计完成。实验结果表明：此方法数据检测准确率较高，错误数据漏报率、误报率偏低，实现了错误数据检测结果精度的整体提升。
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