抗隐差Bayes粗差探测法：结合影响分析与Kullback-Leibler距离

本文主要探讨了结合影响分析的抗隐差型Bayes粗差探测方法，针对2012年的研究。粗差是测量平差中的一种问题，通常指的是观测值与理论模型之间的显著偏差，而隐差则是由于未识别的系统误差导致观测值看似正常但实际偏离模型的情况。传统的粗差探测方法在隐差存在时可能会失效，因为它难以完全识别出所有的粗差，但能识别出那些对参数估计有很大影响的强影响点。 文章首先分析了隐差现象产生的原因，指出粗差和强影响点之间的区别。粗差是模型偏离的具体表现，而强影响点则对参数估计具有显著影响。作者提出了一种新的探测策略，即利用影响分析中的Kullback-Leibler距离来评估观测值对模型参数的影响程度。Kullback-Leibler距离是一种度量两个概率分布差异的统计量，通过这种方法可以确定哪些观测值是潜在的强影响点。 在后验概率法的基础上，研究人员将影响分析融入到粗差探测中，创建了一种抗隐差的Bayes方法。这种方法旨在在考虑到观测误差的同时，通过逐个搜索的方式，更有效地找出那些虽可能被隐差掩盖但仍具有显著影响的观测值。实验结果显示，这种抗隐差型Bayes方法在实际应用中表现出色，不仅能够有效识别出被隐藏的粗差，而且计算过程简单，提高了探测效率。 该研究主要集中在工程技术领域，特别是在论文中提到的武汉大学信息科学版，因此可以将其归类于“工程技术”类别。研究对象是边角网的粗差探测，这是一种常见的大地测量和工程测量中的问题，对于提高测量精度和数据质量具有重要意义。 这篇论文的核心贡献在于提出了一种创新的粗差探测技术，它在处理隐差问题上取得了突破，为实际工程测量中的数据质量控制提供了有效的工具。通过结合观测误差的后验概率分析和影响分析，研究人员得以提高粗差探测的准确性与效率，这对于现代信息技术的发展和工程实践具有重要的理论价值和实际应用价值。