【摘 要】
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对实验数据进行处理，是获得高精度试验预测结果首要考虑的问题。从模式识别的观点看坏数据处理的过程就是对于含有坏数据的试验曲线模式的辨识过程，这实际上是一个模式分类问题
【基金项目】
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基金项目：水利部公益性项目行业科研专项（200801108）：国家科技支撑计划项目（2007BAC22801）,国家科技支撑计划项目（2006BABl4803.2007BAC22801）
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对实验数据进行处理，是获得高精度试验预测结果首要考虑的问题。从模式识别的观点看坏数据处理的过程就是对于含有坏数据的试验曲线模式的辨识过程，这实际上是一个模式分类问题。基于这一思想，本文提出了一种新的坏数据处理方法。最后，采用该处理过的试验数据对某一次降雨过程中Br的流失进行预测，结果证明，由本文提出的模型对坏数据的平均检测率为95．8％，效果是令人满意的。采用该方法在一定程度上提高了试验预测的精度。
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