本文研究了多种公平性预处理算法，并探讨了其组合以提高算法的健壮性。提出了后处理缓解技术，通过调整决策阈值来提升公平性，同时引入相关性偏移概念以优化数据处理。研究表明，这些方法在公平性和准确性方面表现优异，提供了多种机器学习中的公平性解决方案。

本文介绍了一种使用人工神经网络和预处理算法来改进针织传感器与物理反应之间映射效果的方法。通过对重采样传感器信号应用多种指数平滑滤波器提取相关特征来实现前处理。经过对三层、8个神经元的ANN进行训练，实现了映射传感器读数和物理反应之间的显著改进。同时，本研究表明这种方法对具有不同材料和结构的传感器均适用，并可以应用于应变等相关物理特征。