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基于鲁棒尺度的统计建模数据中异常点去除算法的研究及应用
被引量：
3
1
作者
张新荣
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第9期3319-3321,共3页
针对基于主元分析（PCA）的统计监控模型受到历史数据中异常点强烈影响的不足,鉴于建模历史数据中存在的异常点会影响过程监控效果,分析目前常用的鲁棒异常值检测算法原理及其缺陷,提出将中心最短距离（CDC）法与椭球多变量整理（MVT）...
针对基于主元分析（PCA）的统计监控模型受到历史数据中异常点强烈影响的不足,鉴于建模历史数据中存在的异常点会影响过程监控效果,分析目前常用的鲁棒异常值检测算法原理及其缺陷,提出将中心最短距离（CDC）法与椭球多变量整理（MVT）法相结合,构成一种基于鲁棒尺度的CDC-MVT异常值综合检测算法,更加准确地检测异常点。将该算法应用于工业发酵过程,与CDC法和MVT法相比较,该算法能够有效去除建模数据中的异常点。
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关键词
异常点
鲁棒尺度
中心最短距离法
椭球多变量整理
法
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职称材料
题名
基于鲁棒尺度的统计建模数据中异常点去除算法的研究及应用
被引量：
3
1
作者
张新荣
机构
淮阴工学院电子与电气工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第9期3319-3321,共3页
文摘
针对基于主元分析（PCA）的统计监控模型受到历史数据中异常点强烈影响的不足,鉴于建模历史数据中存在的异常点会影响过程监控效果,分析目前常用的鲁棒异常值检测算法原理及其缺陷,提出将中心最短距离（CDC）法与椭球多变量整理（MVT）法相结合,构成一种基于鲁棒尺度的CDC-MVT异常值综合检测算法,更加准确地检测异常点。将该算法应用于工业发酵过程,与CDC法和MVT法相比较,该算法能够有效去除建模数据中的异常点。
关键词
异常点
鲁棒尺度
中心最短距离法
椭球多变量整理
法
Keywords
outliers
robust scaling
closest distance to center（ CDC）
ellipsoidal multivariate trimming（ MVT）
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于鲁棒尺度的统计建模数据中异常点去除算法的研究及应用
张新荣
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010
3
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