【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据预测，特别涉及一种多机构协同监察过滤方法及系统。
技术介绍
1、在当前信息化时代的背景下，气象预测系统的构建与运作正面临日益复杂且多变的挑战。多个数据采集基站协同监察作为一种关键的预测模式，因其能有效整合不同数据采集基站的资源与优势，从而提升预测效能，已逐渐成为关注焦点。
2、但传统的多机构协同监察方法在实际操作中暴露出诸多不足，具体而言，在传统模式下，随着气象预测场景的复杂化，导致数据采集基站的数量逐渐增多，进而导致获取的数据总量不断增长，海量的数据将导致数据的处理效率降低，而不同的数据采集基站数据采集基站之间的数据还存在数据质量不一的情况，数据质量较低的数据采集基站数据采集基站提供的数据不仅不能提升气象预测的质量，还将进一步影响数据处理的效率，进而导致气象预测的准确性及效能降低。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种多机构协同监察过滤方法及系统，旨在解决现有技术中随着数据质量不一的数据采集基站数据采集基站的数量逐渐增多，导致气...
【技术保护点】
1.一种多机构协同监察过滤方法，用于自若干个数据采集基站中剔除最终冗余基站，其特征在于，所述多机构协同监察过滤方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多机构协同监察过滤方法，其特征在于，所述以构建第一等价划分，所述第一等价划分包括若干个第一等价类的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的多机构协同监察过滤方法，其特征在于，所述基于若干个采集属性自所述过程数据记录中提取若干个采集属性值组的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的多机构协同监察过滤方法，其特征在于，所述以构建第二等价划分，所述第二等价划分包括若干个第二等价类的步骤包括：<...
【技术特征摘要】
1.一种多机构协同监察过滤方法，用于自若干个数据采集基站中剔除最终冗余基站，其特征在于，所述多机构协同监察过滤方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多机构协同监察过滤方法，其特征在于，所述以构建第一等价划分，所述第一等价划分包括若干个第一等价类的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的多机构协同监察过滤方法，其特征在于，所述基于若干个采集属性自所述过程数据记录中提取若干个采集属性值组的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的多机构协同监察过滤方法，其特征在于，所述以构建第二等价划分，所述第二等价划分包括若干个第二等价类的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的多机构协同监察过滤方法，其特征在于，所述将不同的所述数据采集基站的所述第二等价划分合并为数据采集基站划分集合的步骤包括：
6.根据权利要求1所述的多机构协同监察过滤方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐健锋，马超齐，涂敏，谷真真，邵国林，丁峰，伍敏辉，胡红亮，黄巍，
申请(专利权)人：南昌大学，
类型：发明
国别省市：
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