主要討論瞭如何利用改進的離散數據網格化方法快速實現離散地形數據預處理。
目前流行的CAD系統具備一定的數據預處理功能，如：去除明顯噪音點、對稱基準重建、重定位整合等。
介紹了系統的主要功能：數據預處理、旅遊消費者出行路線分析以及消費者消費能力分析；
最後通過實驗驗*表明應用限幅濾波算法進行WSN數據預處理具有更好的疏失誤差查找準確率，誤報率更低。
提出了基於對數變換的數據預處理改進算法，測試表明效果較好。
區域化探資料處理主要是進行數據預處理、背景分析、相關場分析、多元統計分析等。
此法以增加計算機內存為代價，獲得對譜數據預處理的保序*及實時*的要求。
在數據預處理層對圖形數據過濾、歸整、修補。
一是把數據預處理並轉換成適當視圖用以分析的所有*作。
近年來降維方法作為智能識別中關鍵的數據預處理技術得到了較為成功地運用。
在數據預處理中引入小波變換對交通流數據進行消噪處理，以提高數據的準確度。
針對掃描點雲雜亂無序的特點，討論了點雲數據預處理的問題，提出了一種新的基於點雲切片的數據預處理迭代算法。
在測試的過程中，主成分分析作為數據預處理，提取特徵指數從振動信號的統計特徵作為輸入SVDD分類。
詳細論述了在大型裝配件逆向設計中三座標測量及數據預處理的相關環節。
以此為依據，進一步進行數據庫的概念與邏輯設計，經據分類編碼、數據規範化等數據預處理，建立了一個包含文本、圖形、表格等數據類型數據庫。
把多尺度分析作為數據預處理方法和相關分析技術聯合使用，提高了數據分析和處理的效果。
本文對基於粗集的數據預處理中數據補齊和連續屬*離散化問題進行討論。
具體工作可以總結為以下幾個方面：（1）通過數據預處理方法從原始質譜數據中提取有效的蛋白峯簇。
粗糙集理論由於其獨特的知識表示方法在數據預處理方面有着得天獨厚的優勢，同時也成為數據庫中知識發現的有效手段。
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