Open AccessDATA QUALITY ASSESSMENTS IN LARGE SPECTRAL DATA COLLECTIONS
Author(s) -
А.Ю. Ахлестин,
Н.А. Лаврентьев,
A. V. Kozodoev,
А. З. Фазлиев,
Alexey Privezentsev,
Е.М. Козодоева
Publication year - 2019
Language(s) - English
Resource type - Conference proceedings
DOI - 10.25743/ict.2019.25.66.032
Subject(s) - computer science , data quality , data mining , quality (philosophy) , pairwise comparison , filter (signal processing) , information retrieval , artificial intelligence , engineering , metric (unit) , philosophy , operations management , epistemology , computer vision
В докладе обсуждаются методы анализа качества спектральных данных и оценка доверия экспертным данным и результаты их применения в ИС WDIS. Наряду с традиционными методами, используемыми при анализе качества первичных источников данных, обсуждается также метод декомпозиции экспертных источников данных, метод попарного сравнения упорядоченных массивов данных и использование эмпирических данных для фильтрации больших коллекций данных по величине допустимой разницы между уровнями энергии первичных источников данных и эмпирического источника. В докладе рассмотрены два типа интерфейсов для просмотра результатов анализа спектральных данных и оценки доверия экспертным данным. The report discusses methods for analyzing the quality of spectral data, trust assessment of expert data sources and the results of their application in the WDIS information system. Along with the traditional methods used in analyzing the quality of primary data sources, the method of decomposing expert data sources, the method of pairwise comparison of ordered data arrays, and the use of empirical data to filter large collections of data by the magnitude of the acceptable difference between the energy levels of primary data sources and an empirical source are also discussed. The report examines two types of interfaces for viewing the results of spectral data analysis and assessing trust in expert data.