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准确的测量数据是实现计算机过程控制、模拟和优化的基本依据。因此如果要获得高质量的测量数据就需要对数据进行处理。
本文在对数据校正原理及发展深入研究的基础上，在数据分类、过失误差检测与侦破及数据协调等三方面提出了看法。在数据分类部分，提出了在投影矩阵法之前加上预处理，消除未测变量系数矩阵全零行对投影矩阵的确定产生的影响；在数据协调目标公式中加入可调节参数，用以降低协调过程中其它变量对所需协调变量的影响；在MATLAB环境下，将人工神经网络与遗传算法相结合，并运用了迭代法，有效地减小了数据中的过失误差的影响；将遗传神经网络和小波分析法相结合，采用了时间上的先后顺序，有效地减小了数据中的过失误差及随机误差的影响，保证了数据的准确性。