1) data processing method
数据处理方法
1.
Experimental research on the reliability of C_n~2 sonde and its data processing method;
C_n~2探空仪的可靠性实验与数据处理方法
2.
The key technique approaches to improving the natural gamma-ray logging quality are presented from the discussion on the down hole tool′s founction and the surface data processing methods.
文章从下井仪器性能、地面数据处理方法等方面提出了提高自然伽马测井质量的技术途径 ,并在数字滤波方法的基础上 ,阐述了建立灵活可选的数字滤波系统的基本框架 ;在综述几种测井曲线后处理方法的同时 ,介绍了对测井曲线进行分段处理的思想。
3.
A general differential kinetic equation of several kinds of reactions has been derived,on the basis of which two data processing methods,linear fitting method and time ratio method,have been empolyed to evaluate rate constants of several kinds of composite reactions.
导出了几类反应通用的微分动力学方程，据此运用两种动力学数据处理方法——线性拟合法和时间比法——计算几类复合反应的速率常数。
2) data processing methods
数据处理方法
1.
This paper discusses the data processing methods for compiling Extended Input - Output Table with Assets (EIOTA) of China Energy (EIOTACE).
本文论述了中国能源投入占用产出表(Extended Input-Output Table with Assets of China Energt -EIOTACE)编制的数据处理方法。
3) data processing
数据处理方法
1.
, this paper systematically discusses some data processing methods of solar pond carnallite, and puts forward the practical method of Chaerhan Salt Lake.
系统地总结了盐田光卤石矿的数据处理方法，针对察尔汗盐湖盐田光卤石矿的组成，提出了更符合实际的处理方法。
2.
This article introduces the data acquisition as well as data processing method about the independently developed isotope density scanning imagery system in archaeology application.
这里介绍了自行研制的同位素密度扫描成像系统,在考古应用中的数据采集以及数据处理方法。
6) group method of data handling
数据处理组合方法
1.
A high precise regression model of rubber formulation was built with the uniform design and GMDH (group method of data handling) method.
通过均匀设计安排橡胶配方试验，进而用数据处理组合方法（ＧＭＤＨ）建立高精度的回归模型。
补充资料：数据处理的分组方法
对结构未知的复杂非线性系统的一种启发式自组织建模方法，简称GMDH法。这种方法是用输入变量的多项式来近似地表示非线性系统的输入输出关系。一般的非线性输入输出关系可表示为
式中y是输出变量；是输入变量;的多项式。直接计算十分困难,甚至是不可能的。60年代末期,苏联生物控制论学者И,赫宁柯借鉴生物控制论中的自组织化的方法提出GMDH法。它的思路不同于其他任何优化算法。这个算法是多层型的，每一层用输入输出数据拟合得到输入变量两两组合而成的部分表示。它是两个变量的函数，一般可取G为二次完全多项式：
然后将所得到的部分表示，用误差平方和按一定的阈值淘汰一部分，将留下的部分表示作为下一层的输入变量，再按同样的办法得到新的一层的部分表示。在新的一层再对部分表示进行筛选，保留一部分作为下一层的输入。这样一层一层地选下去直到选出符合要求的部分表示。将最后选到的部分表示回代成原始的输入变量，即得到最终的模型，这就是多层型信息处理的建模方法。
GMDH算法可归结为以下的基本步骤：①对原始的输入变量进行预备性选择。②为了决定部分表示的系数和对每一层的中间变量的正确的选择，将数据分成拟合组（用于决定系数）和检验组（用于选择部分表示），并给出数据分组的原则和方法。③产生两个变量为基础的部分表示。④按多层结构给出各层的阈值，使得算法过程中能自动选择部分表示。⑤选出最终模型。
GMDH算法对于难以从先验知识得到模型结构的复杂的非线性系统的建模是很有效的。特别是在输入变量多而数据很少的情况下，其他建模方法很少能奏效，GMDH算法的优越性就更为明显。它在许多方面，例如在宏观经济模型、人口模型、大气污染模型、水质模型、各种预报模型、工业过程控制模型等方面都得到了成功的应用。
参考书目
夏天长著，熊光楞、李芳芸译：《系统辨识》，清华大学出版社，北京,1983。(T.C.Hsia,Identification: Least-Squeres Methods，Lexington books, Lexington， Mass.,1977.)
式中y是输出变量；是输入变量;的多项式。直接计算十分困难,甚至是不可能的。60年代末期,苏联生物控制论学者И,赫宁柯借鉴生物控制论中的自组织化的方法提出GMDH法。它的思路不同于其他任何优化算法。这个算法是多层型的，每一层用输入输出数据拟合得到输入变量两两组合而成的部分表示。它是两个变量的函数，一般可取G为二次完全多项式：
然后将所得到的部分表示，用误差平方和按一定的阈值淘汰一部分，将留下的部分表示作为下一层的输入变量，再按同样的办法得到新的一层的部分表示。在新的一层再对部分表示进行筛选，保留一部分作为下一层的输入。这样一层一层地选下去直到选出符合要求的部分表示。将最后选到的部分表示回代成原始的输入变量，即得到最终的模型，这就是多层型信息处理的建模方法。
GMDH算法可归结为以下的基本步骤：①对原始的输入变量进行预备性选择。②为了决定部分表示的系数和对每一层的中间变量的正确的选择，将数据分成拟合组（用于决定系数）和检验组（用于选择部分表示），并给出数据分组的原则和方法。③产生两个变量为基础的部分表示。④按多层结构给出各层的阈值，使得算法过程中能自动选择部分表示。⑤选出最终模型。
GMDH算法对于难以从先验知识得到模型结构的复杂的非线性系统的建模是很有效的。特别是在输入变量多而数据很少的情况下，其他建模方法很少能奏效，GMDH算法的优越性就更为明显。它在许多方面，例如在宏观经济模型、人口模型、大气污染模型、水质模型、各种预报模型、工业过程控制模型等方面都得到了成功的应用。
参考书目
夏天长著，熊光楞、李芳芸译：《系统辨识》，清华大学出版社，北京,1983。(T.C.Hsia,Identification: Least-Squeres Methods，Lexington books, Lexington， Mass.,1977.)
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条