数据分析方法论文15篇土工实验数据分析方法探讨.docx
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数据分析方法论文15篇土工实验数据分析方法探讨
数据分析方法论文15篇
土工实验数据分析方法探讨
数据分析方法论文
摘要：
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
这一过程也是质量管理体系的支持过程。
在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。
数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。
关键词数据分析方法数据论文数据
数据分析方法论文:
土工实验数据分析方法探讨
【摘要】土工实验是进行土木工程的重要前提条件，其能够为施工建设提供可靠的数据支持，能够有效防止工程建设中可能存在的潜在危险事故。
本文对其数据涉及的内容进行分析，分析了实验准确性的因素，进而提出相应的方法应用，希望可以为土工实验的发展提供借鉴。
【关键词】土工实验；实验数据；数据分析；分析方法
一、引言
在进行实验过程中，由于土体本身所具有的复杂性，土质质检所存在的物理学特性以及采样、运输、存储等等方面所表现出来的特点，都容易对数据造成一定程度的干扰，致使实验的结果出现误差。
另外，因为实验本身受到很多因素的干扰，也同样容易发生数据偏差的问题。
因此，本文着重从实验数据所涉及的内容，影响实验数据的因素，以及提升实验准确率的角度出发，对土工实验数据分析方法进行探讨。
二、土工试验数据所涉及内容
（一）土的比重实验。
土工试验过程中，土的比重实验是非常重要的。
一般来说，地域相同或者相近，那么土的比重也将会比较相近。
但是，因为在实际操作中，其整个的操作流程比较复杂，所以不同的单位会采用本地所出具的或者考察的相关数据直接进行比重实验，这样容易导致实验数据的误差存在。
（二）土的密度实验。
通过土的密度实验可以详细的了解土的组成，可以了解其组成成分的性质，能够为之后的施工提供更多的参考。
土的密度与土粒的重量、孔隙体积、孔隙大小、孔隙水重等等内容息息相关，能够反映土的组成和基本结构特征。
在进行实验的过程中，要注意尽量避免对取样即时进行实验，最好能够等待土样达到日常状态之后再进行试验，这样可以让土密度实验的结果更加准确。
（三）土的含水量实验。
土的含水量实验可以说是土工实验中的核心内容，其实验的情况将会影响到工程地基建设，还会影响到后续工程的稳定性。
不同地区的土样其含水量不同，并存在很大程度上的差异性。
实验人员在进行取样的过程中，要保证其样品的均匀性，或者具有代表性，否则进行试验所获得的数据就没有任何指导意义，其数据在实践应用中的效率和质量也将会呈现大幅度的下降。
三、土性参数实验结果误差性的原因
（一）土体本身性质导致。
依照相关的物理力学和力学性质，我们可以了解到土体的分层具有不均匀性，加上其所处环境的变化，可能发生的雨水冲击、水文变化、其后影响等等语速怒，都会让土体的性质发生改变。
这样在进行土工试验的时候就非常容易造成实验结果的差异性，甚至有可能会成为差异产生的主要影响因素。
（二）系统误差。
系统误差是由于仪器的某些不完善、测量技术上受到限制或实验方法不够完善没有保证正确的实验条件等原因产生。
不同的单位所使用的仪器往往不尽相同，所使用的试验方法也有一定的出入，加上不同的试验方法让土工参数出现离散性，其所实验的数据也就会有所不同。
系统误差的存在可以予以避免，其与偶然误差不同，这就需要实验室对设备和系统进行改进。
（三）偶然误差。
偶然误差的特点是它的随机性。
如果实验人员对某物理量只进行一次测量，其值可能比真值大也可能比真值小，这完全是偶然的，产生偶然误差的原因无法控制，所以偶然误差总是存在，通过多次测量取平均值可以减小偶然误差，但无法消除。
偶然误差的存在属于客观存在的现象，其与人为原因所造成的误差有很大的差别，对于两者应当予以区分。
四、土工实验数据分析方法的应用
（一）进行数据检查，果断进行取舍。
在进行实验的过程中，如果有明显不符合物理力学性质的值的范围点，则可以通过观察予以了解，实验人员要对其进行细致观察，一旦发现异常立刻予以放弃。
一般判断的标准是大部分数值为范围内波动，但是有一点超出正常值或者距离正常值较远，则可以被认定为不合理。
在实验数据较多的情况下可以运用3σ法则进行数据之间取舍的考量。
在进行实验过程中，存在于之外数值所占比例较少，因此，大于和小于之间数值作为异常处理。
（二）土工实验数据中最小样本数问题。
在土工试验过程中，最小样本数问题需要引起人们的重视。
实验中的样本数要选取适当，如果样本数过小就会影响实验结果的准确性。
但是，样本数的数量并不是随意定制的，其受到多种因素的影响，比如工程规模、工程精度要求、现场勘查情况等等。
（三）土体性质指标的自相关性的问题。
根据以往数据实验的关联性，求的往往是其之间的线性相关系数，但是对于其自相关函数通常并没有表现出线性相关，而是指数相关。
因此，不能简单依照求相关系数的方法判断其相关性。
在进行土工实践过程中，往往可以通过δ对其独立性进行判断。
在相关距离范围内，图形指标基本相关；在此范围外，图形指标基本不相关。
但是对于δ事先未知，因此其需要根据样本测值进行求算，一般使用递推平均法对相关距离δ进行计算，并使用间距Z对δ的影响进行综合考量。
一般来说，Z/δ的数值越大，其各抽样点的土性越接近相互独立，抽样误差也就越小。
五、结束语
土工试验对于土工建设来说影响较大，其影响因素包括土体本身性质、取样仪器情况、人为因素等，需要对此方面予以重视。
对其不合理点来说，可以通过3原则进行剔除。
对于其数据相关性来说，其可以通过迭代求解土性指标相关距离予以解决，通过样本的加权平均来对该区域的平均性指标进行估算。
为了让样本能够满足实验需要，可以利用Bayes方法对其土性指标与因确认，从而弥补数目不准确的情况。
通过此三个方面对其进行方法的应用，则可以有效提升实验数据的准确性、可靠性，可以让实验的结果更加符合实际需要。
数据分析方法论文:
社会调查数据建模及基于超图的数据分析方法
摘要：
针对现今的社会调查数据处理与分析中存在的问题，该文通过三维矩阵建立了社会调查数据的数学模型。
将每一题表示为空间中的一个维度，每一张问卷表示成一个矩阵，将多个矩阵叠加即可得到社会调查数据的三维矩阵模型。
在建立三维矩阵模型的基础上，可以利用三维矩阵的性质对其进行多种数学处理，也可以采用超图理论对数据进行进一步的分析，大大丰富了调查数据的处理方法。
关键词：
社会调查数据三维矩阵超图
社会调查是了解各方面信息的重要途径之一，社会调查数据主要是通过调查问卷的方法得到的。
由于社会调查数据的维数较高，加上人为主观因素，数据类型主要为二元变量、离散变量、序数变量等为主，所以对于社会调查数据的分析和处理大都基于统计学，只对单一题目进行统计学分析，其分析方法主要是基于题型进行处理的，对于题目和题目之间的关系很少关心[1]。
许多数据挖掘算法因为种种限制无法在社会调查的数据分析中得到应用。
因为方法的限制，所以现在很多社会调查只能验证事先想好的内容和假设，很少可以对高维数据进行相对复杂的回归分析处理。
根据以上存在的问题，该文建立了基于三维矩阵的数学模型，将单选题、多选题和排序题用向量形式进行表示，每一题定义为空间中的一个维度，从而所有的题目就可以构成一个N维空间。
每份问卷的信息用一个M×N矩阵表示。
这样表示可以将所有问卷内容当作一个整体，作为后续算法的基础。
1社会调查数据的特点
通常情况下，社会调查数据特点如下。
（1）相关性。
对于一个样本个体而言，它具有本身的多个特征，这些特征之间就具有一定的相关性。
对于多个样本而言，个体与个体的特征之间具有相关性。
如果样本随时间而变化，那么该样本在不同时刻的特征之间又具有相关性。
因此，由于上述多个原因使得社会调查数据具有了复杂的相关性，传统的统计学调查难以解决这样的问题。
（2）离散性。
因为社会调查数据是通过自填式问卷、网络调查数据库等方法得到，所以社会调查数据一般以离散变量为主，且这些数据之间只有标示作用，并没有严格的逻辑关系。
（3）模糊性。
社会调查数据当中不可避免的会接触到各种表达方式和概念，因此，它具有模糊性。
因为由自填式问卷或结构式访问的方法得到的社会调查数据具有以上特点，所以在实际应用中基于统计学的处理方法只能笼统的显示数据的部分特性，如频数、离散程度等[2]。
对于数据之间的关系只能分析出维数极少的大致的关系。
而且利用软件进行数据挖掘时，因为现有的软件中的数据挖掘算法对于数据类型和格式要求较高，所以能应用到的数据挖掘算法很少。
就算是数据要求较低的关联分析，其结果也存在大量的冗余。
因此，我们需要建立一个合适的社会调查数据的数学模型来完善原先的方法并使跟多的数据挖掘方法可以运用到其中，使得结果更准确。
2社会调查数据的建模
研究中我们发现，三维矩阵可适用于社会调查数据的建模。
2.1三维矩阵的定义
三维矩阵的定义：
由n个p×q阶的矩阵组成的n×p×q阶的矩阵A称为三维矩阵，又称立体阵。
Ak，i，j表示三维矩阵A的第k层，第i行，第j列上的元素。
其中n，p，q分别表示三维矩阵的高度，厚度和宽度。
2.2三维矩阵模型的建立
调查问卷的题目一般有三种类型：
单选题、多选题和排序题。
这三类题目都可以表示成向量的形式，其中每一道单选题、多选题可以表示成一个向量，排序题可以表示成多个向量组成的矩阵。
对于单选题和多选题，可以按选项的顺序可以表示成一个向量，其中选中的项用“1”表示，未选中的项用“0”表示。
对于排序题，可以表示成一个n×n的方阵，其中n表示该排序题的选项个数，。
这样，每一题就可以定义为空间中的一个维度，从而所有的题目就可以构成一个N维空间。
每份调查问卷的信息用一个M×N矩阵表示（M为题目的最大选项数），其在每一维上的选择称之为一个元素，这样每份问卷的信息就包括了N个元素。
以第1，2，3题数据为例，其中第1题为单选题选择“B”，用向量表示为一个元素，第2题为多选题选择“ACE”，用向量表示为一个元素，第3题为排序题顺序为CBADEFIHG，用矩阵表示，每一个列向量是一个元素，如图1所示。
那么，假设有一问卷信息用一个大小为M×N的矩阵表示。
K份的问卷信息就可以用K个大小为M×N的矩阵表示。
将这K个矩阵叠加，形成一个三维矩阵。
这个三维矩阵就是我们建立的三维矩阵数学模型，如图2所示。
在图2中我们看到，该三维矩阵数学模型有三个坐标轴，它们分别是题目，人数，选项。
题目轴以每一道题为一个单位；人数轴以每一份问卷为一个单位；选项轴的刻度为A，B，C，D，E，F等题目选项，其个数为该调查问卷中选项最多的题目的选项个数。
在此基础之上，这样的三维矩阵具有以下性质。
（1）在题目轴中选取对应的题目，将三维矩阵面向竖切得到截面1（如图2中01所示），截面2表示每一道题所有人选择的信息。
（2）在人数轴中选取对应的人，将三维矩阵横切得到横截面1（如图2中02所示），横截面1表示对应的人选择所有题目的信息。
在得到三维矩阵后，可对它进行像素化处理，置1的元素用黑点代替，置0元素的则空白，在得到像素化三维矩阵后我们可以将三维矩阵沿着人数维度上向下投影，这样就可以得到一个具有浓黑不一的点的平面。
通过这些点的浓度，可以知道每一选项选择的人数。
接下来我们可用灰度级表示点的浓度，筛选出浓度大于一定程度的点，在此基础上进行后续算法处理。
上述三维矩阵数学模型具有数学三维矩阵的所有性质，可依据调查问卷的需求进行转置，加权、相乘、筛选等数学处理，另外在数学处理的基础上，采用超图理论可以大大丰富了调查问卷的处理方法。
3基于超图算法的调查问卷分析技术
超图是离散数学中重要的内容，是对图论的推广[3]。
超图是有限集合的子系统，它是一个由顶点的集合V和超边集合E组成的二元对，超图的一条边可以有多个顶点的特性，这与一般的图有很大不同。
超图分为有向超图与无向超图两类，在无向超图的每条超边上添加方向后得到的有向二元对就是有向超图。
超图在许多领域有广泛的应用。
大家可以利用无向超图表示每一道题的选择情况，先将这每一题的每一个选项设成一个节点，然后将三维矩阵从上向下投影，如果某一题的若干个选项同时被一个人选择，就用一条超边包围这些节点，那么选这些选项的人越多，投影得到的超边就越浓。
这样就用超图表示了问卷中每道题的信息，可以进行聚类处理。
利用有向超图，可以将关联规则表示成有向超图的形式，在得到了关联规则后，设实际中得到的关联规则的形式为：
，前项和后项都是由多个项组成的集合。
该文定义一条关联规则由一条有向超边表示，有向超边的头节点表示关联规则的前项，有向超边的尾节点表示关联规则的后项。
每条有向超边的头节点和尾节点均可以为多个，如此便成功表示了复合规则，从而可以使用相关算法进行冗余规则检测。
通过基于有向超图的冗余规则检测就可以将关联规则之间存在着的大量冗余检测出，减少挖掘资源的浪费，从而增加了挖掘结果的有效性。
传统的聚类方法都对原始数据计算它们之间的距离来得到相似度，然后通过相似度进行聚类，这样的方法对于低维数据有良好的效果，但是对于高维数据却不能产生很好的聚类效果，因为高维数据的分布有其特殊性。
通过超图模型的分割实现对高维数据的聚类却能产生较好的效果。
它先将原始数据之间关系转化成超图，数据点表示成超图的节点，数据点间的关系用超边的权重来表示。
然后对超图进行分割，除去相应的超边使得权重大的超边中的点聚于一个类中，同时使被除去的超边权重之和最小。
这样就通过对超图的分割实现了对数据的聚类。
具体的算法流程如下。
首先，将数据点之间的关系转化为超图，数据点表示为超图节点。
如果某几个数据点的支持度大于一定阈值，则它们能构成一个频繁集，就将它们用一条超边连接，超边的权重就是这一频繁集的置信度，重复同样的方法就可以得超边和权重。
然后，在基础此上，通过超图分割实现数据的聚类。
若设将数据分成k类，则就是对超图的k类分割，不断除去相应的超边，直到将数据分为k类，且每个分割中数据都密切相关为止，同时保持每次被除去的超边权重和最小，最终得到的分割就是聚类的结果。
如图3所示是基于超图算法的选题型调查问卷的分析技术的流程图，主要包括4个主要部分，一是用向量表示调查问卷结果，二是将向量表示的调查问卷转化为三维矩阵数学模型表示调查问卷结果，三是使用超图算法进行优化，四是根据要求显示调查问卷结果。
4结语
该文针对社会调查数据处理与分析中存在的问题，建立了基于三维矩阵的数学模型，将单选题和多选题表示成向量，将排序题表示成多个列向量，从而每一题可以表示成空间的一个维度，每一个向量就是一个元素，这样每一张问卷就可以表示成一个矩阵，通过将多个矩阵叠加就可以得到三维矩阵。
该数学模型可以利用三维矩阵的性质对其进行多种数学处理，如竖切、横切、像素化后投影等。
在数学处理的基础上，该文又提出超图理论对数据进行聚类和检测冗余规则的分析。
数据分析方法论文:
对企业数据分析与决策支持方法进行研究
【摘要】本文首先对数据仓库的概念和特征进行了介绍分析，对决策支持系统的概况进行了探讨，并对数据决策支持的实现和应用进行了介绍，通过实际应用，决策支持系统可以有效帮助企业进行决策，提高企业的管理效率和管理水平。
【关键词】大型装备制造项目型制造企业数据分析决策支持
在我国制造行业的快速发展下，提升制造企业的管理水平已经成为当前需要重点解决的问题。
随着信息技术的快速发展，促进了制造企业数据分析和决策支持的发展。
通过创建企业信息管理系统，可以有效提升企业的生产效率，使各个部门之间的工作更加协调。
对分散、零碎的信息进行充分挖掘和利用。
利用决策模型，对企业生产管理中遇到的问题提供决策支持。
一、基于数据仓库的企业对集成的应用
（一）面向主题性
完成事务型处理的任务是传统操作型数据库进行的数据组织工作，各业务系统间存在相对独立性，按照一定的主题组织数据仓库中的数据。
对主题而言，其概念比较抽象，通常情况下，一个主题同时与多个操作型数据库有关系。
例如，在确定企业的采购订单时，需要分析供需情况、库存信息、供应商信息等多方面的数据的综合关系，然后做出最终的决策。
（二）集成性
一般情况下，操作型数据库进行事务处理工作与某些特定的应用关系密切，数据库间具有相对独立性，通常具有异构性。
抽取、清理原有分散的数据库数据，然后对其进行系统加工、汇总和整理最终获得了数据仓库中的数据，并保证存储在数据仓库内的信息与规范的信息相一致。
例如，在查询销售数据时，系统会根据输入的条件要求，进行筛选、整理后提供出最终的决策参考数据。
（三）历史变化的反映
当前的数据是操作型数据库主要关注的，但是数据仓库中还包括很多丰富的历史性信息，系统将企业从过去某一时点（如开始应用数据仓库的时点）到现在各阶段的信息完整的记录下来，企业可以以这些信息为依据，定量分析企业产品未来的发展情况。
例如，企业可以通过分析产品上季度的综合销售情况以及市场反映来决策下一季度的生产量。
二、决策支持系统的概况
（一）决策系统的含义
DecisionSupportSystem即决策支持系统，简称DSS，是指对大量数据和数学模型与数据处理模型等有机组合众多模型进行综合利用，通过人机交互功能，帮助企业各级决策者完成科学的决策的新型系统。
机器学习（ML）兴起于80年代后期，自动获取知识有了新方法。
数据仓库（DW）和数据挖掘（DM）两项新的决策支持技术兴起于90年代中期。
数据仓库的发展是以数据库为基础发展的，支持决策是其发展目标。
知识发现（KDD）是面向数据库的机器学习方法发展的结果；“数据挖掘”是发现知识的关键步骤。
决策的支持也是数据库知识的功能。
随着决策支持技术的不断发展，决策系统逐渐完善。
（二）决策支持系统组成部分
R.H.Sprague提出DSS的构成部分为人机对话系统、数据库与模型库的两库结构。
随着决策支持系统功能的增强与扩大，对模型与方法进行分离存储，因此，数据库、模型库与方法库构成了DSS。
近年来，DSS将人工智能技术、专家系统、知识工程的相关思想方法引进后，以原来的结构为基础，新增知识库，将推理机制引入，最终DSS的四库结构框架形成。
随着决策支持技术的发展提高，决策支持系统的体系结构不断发展健全，传统决策支持系统中的数据库、模型库与方法库、知识库与推理机、数据仓库、OLAP、数据挖掘技术等都是其组成部分，将引进显性知识与隐性知识同时引进到决策支持过程中是这种体系结构最关键的特点，保证推理的结果更科学合理，为决策层做出决策提供更高价值的参考依据。
三、实现数据分析与决策支持方法
（一）建立制造业决策模型库
当前比较常用的决策模型系统如GIS、PDM、ERP、CRM、SCM等。
在选择决策系统时，需要根据企业的发展战略来进行选择。
通过决策模型，可以为企业的生产经营提供指导，使企业可以更好的把握市场、顺应市场。
企业用户决策分析的存放模型是决策模型库。
进行决策的模型的建立是以大型制造企业生产过程中的材料采购、库存管理、产品生产、市场营销、财务管理、人力资源管理、研发设计、质量管理、售后服务等方面的数据为依据。
决策模型被授予一定程度的权限，对数据进行访问。
然后以数据仓库中获取的数据为依据，对用户指定的目标进行决策支持。
系统描述现有模型的组成元素与其组成结构的知识，模型构造过程中的各类推理算法被获取。
以模型构建推理算法为基础，使匹配模型的框架由新问题的属性值填充，最终决策问题模型得以建立。
（二）实施制造业决策分析
对决策模型进行求解的过程就是决策分析的实施。
通过理解决策问题获得用户需要决策的目标、意图等方面信息，然后利用合适的决策模型分析获得的数据，再根据规则与模型的求解算法获得有价值的决策意见，将其提供给用户。
本系统规范描述每个模型包含的求解算法利用含有通用求解算法的模型很容易求解问题。
但是如果没有求解算法或者不确定利用哪种算法进行求解，平台依据以前比较成功的相似的案例，将范例的求解方法求解问题。
平台会详细记录取得较好决策效果的案例，并用数据层的公用数据库进行存放，这样能够及时调用成功的相似案例进行决策分析问题的求解。
（三）协作决策支持的多环节性
通常企业决策不会通过利用单一的决策模型得到。
企业管理的决策方案案是利用了多模型的协作来实现决策的。
协作决策的实施系统从两个方面着手。
（1）为实现有效的智能理解需要利用人机智能交互接口实现，分解复杂的问题，最终可以得到结构有序的子问题、与决策问题有联系的事实与数据、求解方案等；
（2）参与决策的模型可以利用平台进行调用，与决策相关的模型的选择可以通过分解的子问题实现，为了保证多个模型为特定的决策目标服务需要采用协调的合作机制。
四、结语
当前，国内制造普遍存在数据分析能力差，决策能力不足等问题，同时这也是制约企业持续、稳定发展的一个主要因素。
本文首先对数据分析和决策支持的概念及构成进行了分析，并提出了一种基于数据分析的决策支持系统方案，为制造企业的信息化发展提供了指导。
数据分析方法论文:
浅析电线线缆直流电阻测试方法与数据分析研究
摘要：
电线线缆的导体直流电阻在相关的指标中比较重要，对其进行具体的测试时保证电线电缆正常工作的重要保证，也是促进当下电线电缆发展的中心环节。
当前在电线电缆的直流电阻测试中主要是采用双臂直流电桥的方法，这一方法在具体的测试中具有优点，但是也因为设别和测试过程本身的问题导致的很多漏洞的出现，本文就测试过程中的相关测试方法进行了解，并在数据分析的基础上指出这种方法当下面临的问题以及改进的措施，从理论上完善双臂直流电桥测试直流电阻的方法。
关键词：
电线电缆直流电阻测试方法存在问题
1、电线线缆直流电阻测试问题分析及解决措施
1.1电线线缆直流电阻测试问题分析
电线线缆的导体直流电阻测试在当下的输电系统的发展中意义重大，双臂电桥在测量1欧姆以下的电阻值方面具有重要的应用。
《电线电缆电性能试验方法第4部分：
导体直流电阻试验》3.4条对具体的这方面测量内容进行了标准化确定：
在四段测量夹具的处理中，应该在注意电位接点跟电流接点之间的测量，要保证相应的电流、电位接点之间的距离要比断面周长的1.5倍大。
但是在当前的测试设备的生产中，大部分厂家并没有考虑到这方面问题，在相关的产品使用中并不能实现距离的自由调试，而是跟绝缘材料之间连接在一起，这种情况就不能够满足当下电线线缆直流电阻的测试要求，这方面的问题也是当下亟待解决的。
如果使用这种产品仅仅能够实现对断面周长在1.5倍情况下的测量工作，在准确性的控制方面还比较成熟，但是如果电线线缆的截面不在相关的标准范围之内，相关的测量结果就会出现很多问题，准确性也就受到很严重的影响这样的实例在现实的测量中有很多，比如：
假设夹具电位接点与电流接点间距为60mm，那么它所对应的所能准确测量的导体断面周长最大为40mm，从中能够O到电线线缆的截面面积，具体数值约为127mm2。
也就是说用此夹具来测量截面积为127mm2以上的导体电阻时不能够实现准确性的完全控制。
？
除此之外，在夹具夹持一些截面不规整的电线线缆的时候，特别是像大截面绞合成型电线线缆，这种电线线缆截面通常为扇形、弧形或三角形。
如果出现夹持时电流接点夹头接触情况正常，而电位接点夹头接触不正常的状况下，甚至当电流接点夹头已经加紧，而电位接点夹头却还难以与导体接触，都无法完成正常的测量工作。
在这样的情况下还坚持使用，就会造成夹具的磨损、变形，上述的状况也就会出现。
1.2电线线缆直流电阻测试问题解决措施
在以上具体的测试分析中，本人针对实际的测试过程，提出了以下的改进方法：
第一是针对电流夹具的调试问题，将导体夹具上电流接点夹头与电位接点夹头间距设置为自由变化的形式，测量人员
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