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基于改进尺度的统计建模数据中离群点去除算法及应用 被引量:2
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作者 张新荣 徐保国 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2011年第2期168-172,共5页
鉴于传统鲁棒离群点去除算法不能准确估计过程采样数据的均值和协方差,导致基于PCA的统计建模监控影响故障诊断效果的局限性,本文提出一种综合CDCm与MVT的异常检测算法,可以克服上述缺陷。通过改进尺度方法对过程原始采样数据实现准确... 鉴于传统鲁棒离群点去除算法不能准确估计过程采样数据的均值和协方差,导致基于PCA的统计建模监控影响故障诊断效果的局限性,本文提出一种综合CDCm与MVT的异常检测算法,可以克服上述缺陷。通过改进尺度方法对过程原始采样数据实现准确估计并进行中心化和标准化处理,运用采样数据中的最大变量值来计算距离,采用CDCm算法求出样本值与中心距离最短的正常点,利用获得的有效数据计算MVT迭代算法的第一个马氏距离,选取距离较小值对应的样本点进行迭代运算,最终去除离群点,获得正常数据。通过在发酵过程中的应用,并与传统鲁棒检测算法进行比较,实验与分析结果表明,该算法提高了异常检测的效率和准确度。 展开更多
关键词 改进尺度 离群点 中心最短距离 椭球多变量整理
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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
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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。 展开更多
关键词 异常点 鲁棒尺度 中心最短距离法 椭球多变量整理
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