基于稳健估计和变量分离的大坝监测数据异常值识别方法

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作者 梁汇彬 张瀚 +2 位作者 张林松 曹宇鑫 周靖人 《人民珠江》 2024年第3期138-145,共8页

大坝原观监测数据是掌握大坝运行性态最重要的资料,监测数据中的异常值又是分析过程中关注的重点。异常值分为两类,一类由测量误差产生,应给予剔除或补测,避免影响后续分析,另一类由于结构突变产生异常,应高度重视。目前坝工领域主要的... 大坝原观监测数据是掌握大坝运行性态最重要的资料,监测数据中的异常值又是分析过程中关注的重点。异常值分为两类,一类由测量误差产生,应给予剔除或补测,避免影响后续分析,另一类由于结构突变产生异常,应高度重视。目前坝工领域主要的异常值识别方法多未考虑结构异常的影响,仅从传统数学统计角度出发,造成识别准确率不高。为此,在深入研究大坝监测数据及异常值特征的基础上,首先采用稳健MM估计消除内外因正常影响,再利用剩余测值前后逐差消除稳定异常影响,最后根据极小值法对剩余值进行异常识别,通过对大坝实测数据的应用,证明了该法可以更有效、稳健地识别测量异常,避免结构稳定异常的干扰。 展开更多

关键词 异常值识别 时间序列数据 稳健估计 大坝监测 变量分离

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基于相似测点残差信息挖掘的大坝变形异常值识别方法研究 被引量：1

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作者 顾冬 郁怀光 +1 位作者 吴宇 贾玉豪 《水力发电》 CAS 2023年第4期102-106,共5页

为了提高监测数据中异常量的识别精度,提出了一种基于相似测点残差信息挖掘的大坝变形异常值识别方法。通过EMD算法进行相似测点变形的残差分离;基于变形残差与测点变形的相关性定量地研究测点间的残差权重,进而采用LSTM算法对变形测值... 为了提高监测数据中异常量的识别精度,提出了一种基于相似测点残差信息挖掘的大坝变形异常值识别方法。通过EMD算法进行相似测点变形的残差分离;基于变形残差与测点变形的相关性定量地研究测点间的残差权重,进而采用LSTM算法对变形测值进行训练得到估计变形量;最后建立异常值识别空间并分析变形中的异常值。由工程案例计算可知,该变形异常值识别方法可靠,精度高。 展开更多

关键词 大坝变形 异常值识别 变形相似测点 残差 EMD LSTM

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基于数据特征分析的污染源监测数据异常值识别方法研究

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作者 尤辰汀 《环境科学与管理》 CAS 2023年第2期133-138,共6页

为避免在污染源监测时因为存在一些异常值影响数据可靠性,本次研究设计了一种基于数据特征分析的污染源监测数据异常值识别方法。先对污染源监测数据进行去噪处理,通过关联度分析方法对去噪处理后的数据实施数据特征分析,完成异常值中... 为避免在污染源监测时因为存在一些异常值影响数据可靠性,本次研究设计了一种基于数据特征分析的污染源监测数据异常值识别方法。先对污染源监测数据进行去噪处理,通过关联度分析方法对去噪处理后的数据实施数据特征分析,完成异常值中失效值的识别。然后基于LSTM网络构建离群异常值识别模型,实现污染源监测数据中离群异常值的识别。最后通过实验证明设计方法的先进性,该方法能够实现污染源监测数据异常值识别,模型拟合程度最高可达0.98,对于失效值与离群异常值的识别精度均较高。 展开更多

关键词 数据特征分析 去噪处理 LSTM网络 污染源监测数据 异常值识别

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大坝自动监测数据异常值识别的改进数据跳跃法 被引量：8

4

作者 赵键 张慧莉 《中国农村水利水电》 北大核心 2014年第2期85-87,共3页

大坝安全自动化监测过程中,大量数据中的异常值识别已成为亟待解决的难题。将一种较为实用的识别方法——数据跳跃法进行改进,并利用Matlab进行编程实现。通过对某混凝土重力坝自动监测数据进行处理验证,证明此改进数据跳跃法更准确实用。

关键词 大坝安全监测 异常值识别 改进数据跳跃法 MATLAB

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基于稳健回归的激光视觉异常值识别

5

作者 要志斌 马立峰 +2 位作者 智晋宁 蔺素宏 程鹏 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2021年第2期263-268,共6页

针对激光视觉系统在棒材轮廓测量过程中出现的异常值,提出一种基于稳健局部加权回归与3σ准则的异常值识别法。该方法利用稳健局部加权回归进行数据平滑,通过计算被测数据与平滑数据的残差值,依据3σ准则识别出轮廓异常值。利用该方法... 针对激光视觉系统在棒材轮廓测量过程中出现的异常值,提出一种基于稳健局部加权回归与3σ准则的异常值识别法。该方法利用稳健局部加权回归进行数据平滑,通过计算被测数据与平滑数据的残差值,依据3σ准则识别出轮廓异常值。利用该方法对激光视觉测量过程中出现的轮廓孤立异常值进行了判别,并与移动均值识别法进行了对比。实验讨论了不同窗宽下,该方法的异常值识别效果,以其识别多孤立异常值的能力。随后对异常值处理前、后的轮廓数据进行了拟合,并对拟合效果和拟合精度进行了对比分析,分析结果表明,异常值处理后的拟合椭圆更为准确,拟合精度大幅提高。实验证明基于稳健局部加权回归的异常值识别法能有效识别轮廓数据中的异常值,与现有异常值识别法相比,是一种高效、稳健的异常值识别算法,对提高激光轮廓测量精度,实现轮廓尺寸的准确测量具有重要意义。 展开更多

关键词 激光视觉 异常值识别 稳健性局部加权回归 3σ准则

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基于奇异谱分析的大坝安全监测数据异常值识别技术研究 被引量：7

6

作者 杨鸽 范振东 +1 位作者 傅春江 刘阳 《水力发电》 CAS 2021年第8期125-129,共5页

对基于奇异谱分析的大坝安全监测数据异常值识别技术进行了研究,证明了该技术能够对趋势性或周期性数据序列进行分析,验证了该技术在大坝安全诊断领域的适用性和有效性。基于奇异谱分析的异常值识别技术不需要预先人工建立数学模型,在... 对基于奇异谱分析的大坝安全监测数据异常值识别技术进行了研究,证明了该技术能够对趋势性或周期性数据序列进行分析,验证了该技术在大坝安全诊断领域的适用性和有效性。基于奇异谱分析的异常值识别技术不需要预先人工建立数学模型,在测点数量较多且需要及时反馈的大坝安全智能诊断领域中有较大优势。此外,奇异谱分析不涉及对环境量的考察,因此可用于环境量缺失情况下的大坝安全监测数据检验分析。 展开更多

关键词 大坝安全诊断 监测数据 异常值识别 奇异谱分析

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基于异常值识别的计量小区短期需水量预测 被引量：2

7

作者 胡诗苑 高金良 +3 位作者 钟丹 郭文娟 何军军 王学森 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期43-51,共9页

需水量预测是进行水资源调配、节能降耗和降低管网水龄的关键问题。现有需水量预测研究主要对预测模型进行改进,而忽视了对预测准确性至关重要的预处理步骤,如异常值处理,限制了预测模型的精度。为此,建立基于密度的局部离群因子模型(lo... 需水量预测是进行水资源调配、节能降耗和降低管网水龄的关键问题。现有需水量预测研究主要对预测模型进行改进,而忽视了对预测准确性至关重要的预处理步骤,如异常值处理,限制了预测模型的精度。为此,建立基于密度的局部离群因子模型(local outlier factor,LOF)对需水量数据中的异常值进行识别及矫正,并将其与一种新兴的高精度、高效率梯度提升树算法(light gradient boosting machine,LightGBM)结合,形成组合需水量预测模型(LOF+LightGBM)。通过实际案例进行模型性能测试,结果表明,相比基于原始数据的预测模型,基于经过LOF模型处理后的需水量数据进行预测的模型均方根误差平均降低10%。LightGBM模型在不同数据集上的绝对平均误差比人工神经网络和支持向量机平均降低了24.7%。整体上,LOF+LightGBM表现最佳预测性能,3个计量小区(district metered area,DMA)的纳什效率系数分别为0.886、0.951、0.942。所有模型训练及预测时间均小于0.7 s。无论是LOF模型、LightGBM模型还是LOF+LightGBM模型,均有利于提升需水量预测模型的预测准确性。 展开更多

关键词 需水量预测 异常值识别 局部离群因子模型 LightGBM 人工神经网络 支持向量机

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道路工程智能压实数据异常值识别处理方法研究 被引量：3

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作者 谢扬 《市政技术》 2018年第5期17-19,共3页

智能压实技术在道路压实质量过程控制中扮演着越来越重要的角色,准确识别和处理道路智能压实数据异常值具有重要意义。鉴于智能压实技术会产生庞大数据的特点,首先利用拉依达准则对智能压实数据进行识别,并在此基础上将异常值进行剔除,... 智能压实技术在道路压实质量过程控制中扮演着越来越重要的角色,准确识别和处理道路智能压实数据异常值具有重要意义。鉴于智能压实技术会产生庞大数据的特点,首先利用拉依达准则对智能压实数据进行识别,并在此基础上将异常值进行剔除,然后再利用线性插值法计算得到新的估算值来对智能压实数据的异常值进行修正补充。结果表明,智能压实数据的概率分布模型近似服从正态分布,满足拉依达准则使用的前提,利用线性插值法对异常值剔除点进行估算插值处理后,能够使智能压实数据的波动从整体上变得更加平稳,具有较好的插值效果。 展开更多

关键词 道路工程 智能压实数据 异常值识别 异常值处理

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Meta回归模型的异常值识别及其修正

9

作者 张敏 石磊 《数理统计与管理》 北大核心 2023年第3期449-462,共14页

基于异常值对异质性参数和回归系数估计同时影响的这一新视角下,文章利用方差加权异常值模型(variance-weight outlier model,VWOM)研究了随机效应Meta回归模型的多个异常值识别及其修正问题。首先,推导出Meta回归VWOM分别使用ML和REML... 基于异常值对异质性参数和回归系数估计同时影响的这一新视角下,文章利用方差加权异常值模型(variance-weight outlier model,VWOM)研究了随机效应Meta回归模型的多个异常值识别及其修正问题。首先,推导出Meta回归VWOM分别使用ML和REML估计方法的Score(SC)检验统计量,并考虑Meta回归VWOM的三种扰动方式,包括全局方差扰动,个体方差扰动和随机误差扰动,证明了三种方差扰动的SC检验统计量是等价的。其次,基于异常值对异质性参数和回归系数估计同时影响的考虑,提出了随机效应Meta回归方差加权异常值修正模型(variance-weight outlier modified model,VWOMM),并给出了VWOMM参数的ML和REML估计迭代算法并进行数值求解。此外,通过随机模拟分析验证了SC检验统计量的尺度和功效。最后,利用两个不同类型效应量异常值识别及其处理的实例分析结果,表明了Meta回归VWOM的SC检验统计量识别效果较为显著,VWOMM能有效改善模型拟合程度,为识别和处理复杂数据的异常值提供了一种新的思路和方法。 展开更多

关键词 META分析 方差加权模型 SC检验 异常值识别 修正

原文传递

基于n个标准差法和箱线图法识别变形监测中异常值的应用探究

10

作者 穆宝胜 刘欣 朱文艳 《南通职业大学学报》 2023年第2期100-104,共5页

以某工程多期沉降观测资料为检测对象,采用n个标准差法和箱线图法识别监测数据中的异常值,并对两种方法进行分析比较。结果表明:当精度要求较高或对变形量数据要求一般时,可适当改变两种方法中的限制参数n,以识别不同要求下的异常值;标... 以某工程多期沉降观测资料为检测对象,采用n个标准差法和箱线图法识别监测数据中的异常值,并对两种方法进行分析比较。结果表明:当精度要求较高或对变形量数据要求一般时,可适当改变两种方法中的限制参数n,以识别不同要求下的异常值;标准差法和箱线图法在识别异常值及极限异常值时效率高、作用明显;结合监测点的实际变化图,能更进一步验证两种方法对异常变化量准确识别的正确性;对于离散分布且监测精度要求较高的情况,箱线图法识别微异常值的效果更好。 展开更多

关键词 n个标准差法 箱线图法 变形监测 异常值识别

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基于DBSCAN的绕坝渗流异常值自动识别方法研究

11

作者 熊臣宇 马花月 宋桂华 《大坝与安全》 2023年第3期37-40,共4页

绕坝渗流是大坝安全监测的主要工程地质问题之一,其安全监测结果对大坝稳定性评价十分重要。绕坝渗流监测异常值识别能从特定维度反映大坝稳定状况,为大坝管理提供科学依据。目前大多数大坝安全监测采用基于阈值的异常值识别模型,将绕... 绕坝渗流是大坝安全监测的主要工程地质问题之一,其安全监测结果对大坝稳定性评价十分重要。绕坝渗流监测异常值识别能从特定维度反映大坝稳定状况,为大坝管理提供科学依据。目前大多数大坝安全监测采用基于阈值的异常值识别模型,将绕坝渗流视为静态问题,忽略了渗流演变是一个动态系统的本质。针对该问题,提出利用DBSCAN方法构建渗流异常值识别模型,利用渗流数据分布紧密程度实现异常值自动识别。以腊寨大坝绕坝渗流为例,对该方法进行验证,结果表明该方法可准确进行异常值自动识别,在实际工程中有较高的应用价值。 展开更多

关键词 绕坝渗流 异常值识别 DBSCAN

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基于模糊聚类与多项式回归的异常识别与鲁棒建模方法

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作者 石茂林 张增磊 +3 位作者 张卫东 谈莉斌 钟良意 赵梦晨 《机械设计》 CSCD 北大核心 2023年第S02期45-50,共6页

随着传感器和监测技术的快速发展,大量工程装备运行数据被记录和保存下来,为提升装备设计、分析和运行水平提供了数据基础。这些数据内部存在的异常值会对数据建模与分析产生严重干扰。为此,文中提出一种基于模糊聚类与多项式回归的异... 随着传感器和监测技术的快速发展,大量工程装备运行数据被记录和保存下来,为提升装备设计、分析和运行水平提供了数据基础。这些数据内部存在的异常值会对数据建模与分析产生严重干扰。为此,文中提出一种基于模糊聚类与多项式回归的异常值识别与鲁棒建模方法,通过多项式回归来刻画数据属性之间的关联关系,采用模糊聚类计算数据的隶属度信息判断数据是否为异常值,并基于非异常值数据建立预测模型,最终实现数据的鲁棒建模。数值案例、隧道掘进机和联合收获机监测数据试验结果表明,提出方法能够准确识别出数据中的异常值,并显著提升数据建模精度。 展开更多

关键词 异常值识别 鲁棒建模 模糊聚类 多项式回归

原文传递

基于M估计量及标准四分位间距的安全监测数据异常识别的改进方法 被引量：9

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作者 杨哲 李艳玲 +2 位作者 张鹏 卢祥 李兴 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2020年第6期77-80,共4页

水电工程安全监测数据的异常识别是科学评价大坝安全性态的前提。为了解决传统的3σ准则运用于“台阶型”、“震荡型”监测数据序列异常在线识别时极易出现的漏判问题,引入Andrews M估计量和标准四分位间距替代传统3σ准则中的总体位置... 水电工程安全监测数据的异常识别是科学评价大坝安全性态的前提。为了解决传统的3σ准则运用于“台阶型”、“震荡型”监测数据序列异常在线识别时极易出现的漏判问题,引入Andrews M估计量和标准四分位间距替代传统3σ准则中的总体位置参数和总体尺度参数,构建了新的判别准则。工程实践及敏感性分析表明:该方法能有效消除“台阶型”和“震荡型”离群点对识别结果带来的不利影响;抗离群点影响的比例提升到25%,异常识别的准确性及可靠性提升明显。研究成果可为水电工程安全状况和运行性态的评价提供参考。 展开更多

关键词 异常值识别 3σ准则 M估计量 标准四分位间距 大坝安全性态

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土壤重金属数据异常识别方法——以北京农田区样点数据为例 被引量：3

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作者 沈惠雅 李晓岚 +3 位作者 潘瑜春 冯登超 刘振民 杜鹏飞 《江苏农业科学》 北大核心 2021年第8期219-226,共8页

土壤重金属调查数据中的异常往往会导致评价分析结果与真实分布情况产生偏差和错误,直接影响后续的决策管理。针对传统异常值检测中邻域范围的确定偏于主观,且异常值检测后无法识别其类型的问题,提出了一套土壤重金属异常识别方法。该... 土壤重金属调查数据中的异常往往会导致评价分析结果与真实分布情况产生偏差和错误,直接影响后续的决策管理。针对传统异常值检测中邻域范围的确定偏于主观,且异常值检测后无法识别其类型的问题,提出了一套土壤重金属异常识别方法。该方法基于K临近法确定重金属合理稳定的最佳邻域区间,结合局部空间自相关法识别空间异常值,基于相关性分析识别土壤重金属异常类型。以北京市2006年铅(Pb)和铜(Cu)重金属含量为例,将该方法与其他方法结合进行变异特征和插值预测精度评价分析。结果显示,Pb和Cu含量存在稳定的邻域区间,其中6号点位的Pb、Cu含量,39号点位的Cu含量存在异常;前者异常类型疑似真实异常,后者异常类型疑似数据错误;将原始样点进行全局、局部和疑似数据错误异常样点剔除后,样本总体的离散程度降低,样本空间自相关性程度及区域结构性变异趋势增强;剔除全局和局部异常点后,数据空间插值误差明显减小,去除疑似数据错误异常点后插值误差较去除局部异常点时的插值误差基本一致。说明原始样点中对判断为疑似数据错误的样点进行剔除后对整体插值估计影响甚微,证明该土壤重金属异常识别方法的有效性和准确性。 展开更多

关键词 异常值识别方法 异常值类型 北京 重金属

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转炉终点预测模型中异常数据检验的研究 被引量：7

15

作者 冯明霞 李强 邹宗树 《中国冶金》 CAS 2006年第9期27-31,共5页

针对转炉终点神经网络预测模型数据预处理过程中多变量、大样本的特点,介绍并应用了一种识别及检验异常数据的方法;筛选了神经网络模型的数据样本集数据;并初步验证了筛选结果。经过筛选,神经网络预测模型训练集数据训练误差绝对值的平... 针对转炉终点神经网络预测模型数据预处理过程中多变量、大样本的特点,介绍并应用了一种识别及检验异常数据的方法;筛选了神经网络模型的数据样本集数据;并初步验证了筛选结果。经过筛选,神经网络预测模型训练集数据训练误差绝对值的平均值及最大值分别下降了26.7%和41%;测试集数据测试误差的平均值及最大值分别下降10%和45%。结果表明,该方法对于转炉预测模型的数据筛选行之有效,对转炉预测模型的进一步完善有一定的实用价值。 展开更多

关键词 转炉预测模型 数据预处理 异常值识别 异常值检验

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中国核心CPI动态特征、分类解析与异常点分析

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作者 丁少玲 聂富强 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2021年第7期18-28,共11页

在经济增长和稳定物价的双重目标下,科学测度中国核心CPI具有十分重要的意义。考虑了八大类部门间价格联系、随机波动、奇异值调整,使用MUCSVO模型系统地分类解析了中国核心CPI。结果显示:(1)MUCSVO核心CPI能较好地反映中国总体及各分... 在经济增长和稳定物价的双重目标下,科学测度中国核心CPI具有十分重要的意义。考虑了八大类部门间价格联系、随机波动、奇异值调整,使用MUCSVO模型系统地分类解析了中国核心CPI。结果显示:(1)MUCSVO核心CPI能较好地反映中国总体及各分类标题CPI的潜在趋势,实现了对中国核心CPI全面细致的动态实时监测。此外,食品类在中国总体核心CPI结构中是不可或缺的。(2)对中国核心CPI分类解析发现:第一,总体核心CPI与各分类项目CPI趋势变动方面大体一致,医疗保健及个人用品类CPI趋势走势差别较大。食品类、居住类CPI趋势曲线位于变动总体核心CPI曲线上方,波动幅度大于总体核心CPI;第二,宏观冲击方面,价格粘性的差异导致分类项目核心CPI对宏观冲击的响应程度并不一致,食品、居住类核心CPI对共同宏观冲击的响应程度最为迅速;第三,核心CPI波动性特征在总体CPI、分类项目CPI、共同成份、特有成份之间均存在较大差异,且大部分的价格波动主要由异质性部门的相对价格波动引起。(3)对于总体及分类项目的非核心CPI,识别其异常值,发现异常时点均与中国政策效应非常吻合。 展开更多

关键词 核心CPI 多变量不可观测成份随机波动模型 价格粘性 异常值识别

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近红外光谱样本集划分以及预处理的方法研究 被引量：2

17

作者 陈方方 丁跃武 +1 位作者 杨友 李四海 《甘肃科技》 2023年第1期46-50,共5页

近红外光谱(Near Infrared Spectroscopy,NIR)是一种操作简单、效率高的绿色分析技术,现已广泛应用在各个方面。在对近红外光谱数据分析过程中数据处理的方法也变得极其重要,通过查阅国内外相关文献对现有的近红外光谱一些处理方法进行... 近红外光谱(Near Infrared Spectroscopy,NIR)是一种操作简单、效率高的绿色分析技术,现已广泛应用在各个方面。在对近红外光谱数据分析过程中数据处理的方法也变得极其重要,通过查阅国内外相关文献对现有的近红外光谱一些处理方法进行了分析和总结,综述了近几年近红外光谱中异常样本识别、样本集划分、光谱预处理在分析过程中的一些化学计量学方法,并对这些算法以及应用进行介绍,不仅为近红外光谱化学计量学的发展提供参考,还为后续对近红外光谱的广泛应用提供技术保障。 展开更多

关键词 近红外光谱 异常值识别 样本集划分 光谱预处理 应用研究

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超声张拉法索夹螺杆力测量异常数据识别

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作者 王迎军 李卫 +2 位作者 何少阳 于奇 谢云 《公路》 北大核心 2023年第3期150-159,共10页

超声张拉法是目前测量悬索桥索夹螺杆轴力的常用方法。由于实际工程现场工作环境复杂,因此可能在测试各环节中引入误差;此外,设备精度和环境因素也可能对测试结果产生影响,最终会导致计算的螺杆力出现较大偏差。针对上述问题,在分析了... 超声张拉法是目前测量悬索桥索夹螺杆轴力的常用方法。由于实际工程现场工作环境复杂,因此可能在测试各环节中引入误差;此外,设备精度和环境因素也可能对测试结果产生影响,最终会导致计算的螺杆力出现较大偏差。针对上述问题,在分析了超声张拉法索夹螺杆力测量结果中数据的局部异常情况和整体异常情况的基础上,提出了能够提高拟合准确度的局部异常数据点识别方法,以及能够发现错误测量结果或异常工作状态的数据整体异常识别方法,然后通过分析实验室测量数据,验证了所提出的异常数据识别方法的有效性。将该方法应用于南沙大桥大沙水道桥上、下游螺杆实测数据的误差分析中,取得了良好的结果。 展开更多

关键词 悬索桥 缆索 超声张拉法 索夹螺杆 轴力测量 异常值识别

原文传递

基于BP神经网络和概率神经网络的健康水平预测与监测

19

作者 霍健瑜 刘楚妍 关正奇 《价值工程》 2020年第30期190-192,共3页

为实现“以健康为中心”的居民健康水平全过程测控策略,建立公共卫生与环境健康水平的动态监测机制。利用BP神经网络模型,拟合各影响因素与健康水平的关系,对健康水平进行预测并评估。通过数据检验,可见基于BP神经网络的居民健康水平预... 为实现“以健康为中心”的居民健康水平全过程测控策略,建立公共卫生与环境健康水平的动态监测机制。利用BP神经网络模型,拟合各影响因素与健康水平的关系,对健康水平进行预测并评估。通过数据检验,可见基于BP神经网络的居民健康水平预测模型误差很小,能实现较好的评估。利用训练出的BP神经网络构建异常识别模型,并基于概率神经网络改进原有模型,完成对影响健康水平因素异常值的识别,实现对全体居民生命周期健康水平的持续的、动态的监测。 展开更多

关键词 健康状况预测 异常值识别 BP神经网络 概率神经网络

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大坝安全监测信息系统的研制

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作者 赵波 《冶金测绘》 CSCD 1993年第2期32-36,共5页

本文介绍了大坝安全监测信息系统(DSMIS)。文中扼要地阐述了目前大坝安全监测数据管理与数据处理中存在的问题,着重讨论变形模型辩识和异常变形的识别问题,最后简要地介绍了该系统的基本结构和基本功能。

关键词 逐步回归模型 多维自回归模型 递推运算 异常值的识别

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