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统计监控建模数据预处理离群点检测算法
被引量：
6
1
作者
肖应旺
杨军
+2 位作者
张承忠
姚美银
杜瑛
《控制工程》
CSCD
北大核心
2013年第4期756-761,共6页
针对基于多向主元分析(Multi-way Principal Component Analysis,MPCA)(包括主元分析(Principal Component Analysis,PCA)的统计监控模型易受建模数据中离群点影响的不足,通过对各种不同尺度的中心化和标准化方法及鲁棒离群点检测算法...
针对基于多向主元分析(Multi-way Principal Component Analysis,MPCA)(包括主元分析(Principal Component Analysis,PCA)的统计监控模型易受建模数据中离群点影响的不足,通过对各种不同尺度的中心化和标准化方法及鲁棒离群点检测算法的对比研究,提出了一种基于改进尺度的中心最短距离/椭球多变量整理(Closest Distance to Center/ellipsoidal Multivariate Trimming,CDC/MVT)的建模数据离群点去除算法。该算法首先利用改进尺度得到离线建模正常数据的均值和标准差,并对数据进行中心化和标准化处理;然后利用CDC算法找出建模历史数据中最一致的一半正常点;最后用这最一致的一半正常点初始化MVT的马氏距离的均值和协方差,并通过迭代计算得到其他的正常点。将该算法应用于β-甘露聚糖酶发酵间歇过程离群点的去除,与其他鲁棒离群点检测算法相比,应用结果表明该算法能有效地去除建模数据中的离群点。
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关键词
鲁棒离群点检测算法
多元
统计监控建模
数据预处理
β-甘露聚糖酶发酵间歇过程
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职称材料
统计监控建模离群点检测数据预处理高效算法
被引量：
5
2
作者
肖应旺
杨军
+1 位作者
张承忠
杜瑛
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第12期2742-2746,共5页
基于多向主元分析(multi-way principal component analysis,MPCA)(包括主元分析(principal component analysis,PCA))的统计监控模型易受建模数据中离群点影响,将数据点的k-最近邻(k-nearest neighbor,k-NN)距离dk作为离群度指标能有...
基于多向主元分析(multi-way principal component analysis,MPCA)(包括主元分析(principal component analysis,PCA))的统计监控模型易受建模数据中离群点影响,将数据点的k-最近邻(k-nearest neighbor,k-NN)距离dk作为离群度指标能有效地发现非线性数据集中的离群点,但现有的基于该定义的鲁棒离群点检测算法对不同尺度的中心化和标准化方法非常敏感,且需要计算每个数据点的dk,引起巨大的计算开销。提出一种改进尺度的近邻修剪(modified scale neighborhood pruning,MSNHP)高效鲁棒离群点检测算法用于对统计监控建模数据集的预处理。该算法利用改进尺度得到离线建模正常数据的均值和标准差,并对数据进行中心化和标准化处理;在每次dk查询过程中计算出其他点的dk上界用于直接修剪非离群点,以减少dk查询的次数;并通过优化搜索次序提高修剪效果和减少每次dk查询的计算开销。将该算法应用于β-甘露聚糖酶发酵间歇过程离群点检测,与其他鲁棒离群点检测算法相比,应用结果表明该算法明显减少了计算开销,对数据集数据个数和算法参数都具有更好的伸缩性。
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关键词
改进尺度的近邻修剪
高效鲁棒离群点检测
统计监控建模
数据预处理
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职称材料
题名
统计监控建模数据预处理离群点检测算法
被引量：
6
1
作者
肖应旺
杨军
张承忠
姚美银
杜瑛
机构
华南师范大学南海校区计算机工程系
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2013年第4期756-761,共6页
基金
2011年度国家自然科学基金项目-基于RMKMFDA的间歇过程多元统计监控研究(61174123)
2009年度广东省自然科学基金项目课题-基于多元统计方法的过程监控研究(9151063101000043)
2009年度科技部"863"项目课题-高温瓦楞状陶瓷基换热器的开发研究(2009AA05Z203)
文摘
针对基于多向主元分析(Multi-way Principal Component Analysis,MPCA)(包括主元分析(Principal Component Analysis,PCA)的统计监控模型易受建模数据中离群点影响的不足,通过对各种不同尺度的中心化和标准化方法及鲁棒离群点检测算法的对比研究,提出了一种基于改进尺度的中心最短距离/椭球多变量整理(Closest Distance to Center/ellipsoidal Multivariate Trimming,CDC/MVT)的建模数据离群点去除算法。该算法首先利用改进尺度得到离线建模正常数据的均值和标准差,并对数据进行中心化和标准化处理;然后利用CDC算法找出建模历史数据中最一致的一半正常点;最后用这最一致的一半正常点初始化MVT的马氏距离的均值和协方差,并通过迭代计算得到其他的正常点。将该算法应用于β-甘露聚糖酶发酵间歇过程离群点的去除,与其他鲁棒离群点检测算法相比,应用结果表明该算法能有效地去除建模数据中的离群点。
关键词
鲁棒离群点检测算法
多元
统计监控建模
数据预处理
β-甘露聚糖酶发酵间歇过程
Keywords
robust outlier detection algorithm
multivariate statistical monitoring modeling
data preprocessing
β-mannanase fermentation batch process
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
统计监控建模离群点检测数据预处理高效算法
被引量：
5
2
作者
肖应旺
杨军
张承忠
杜瑛
机构
华南师范大学南海校区信息工程与技术系
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第12期2742-2746,共5页
基金
国家自然科学基金(61174123)
广东省自然科学基金(9151063101000043)资助项目
文摘
基于多向主元分析(multi-way principal component analysis,MPCA)(包括主元分析(principal component analysis,PCA))的统计监控模型易受建模数据中离群点影响,将数据点的k-最近邻(k-nearest neighbor,k-NN)距离dk作为离群度指标能有效地发现非线性数据集中的离群点,但现有的基于该定义的鲁棒离群点检测算法对不同尺度的中心化和标准化方法非常敏感,且需要计算每个数据点的dk,引起巨大的计算开销。提出一种改进尺度的近邻修剪(modified scale neighborhood pruning,MSNHP)高效鲁棒离群点检测算法用于对统计监控建模数据集的预处理。该算法利用改进尺度得到离线建模正常数据的均值和标准差,并对数据进行中心化和标准化处理;在每次dk查询过程中计算出其他点的dk上界用于直接修剪非离群点,以减少dk查询的次数;并通过优化搜索次序提高修剪效果和减少每次dk查询的计算开销。将该算法应用于β-甘露聚糖酶发酵间歇过程离群点检测,与其他鲁棒离群点检测算法相比,应用结果表明该算法明显减少了计算开销,对数据集数据个数和算法参数都具有更好的伸缩性。
关键词
改进尺度的近邻修剪
高效鲁棒离群点检测
统计监控建模
数据预处理
Keywords
modified sale nighborhood pruning （MSNHP）
high performance robust outlier detection algorithm
statistical monitoring modeling
data preprocessing
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
统计监控建模数据预处理离群点检测算法
肖应旺
杨军
张承忠
姚美银
杜瑛
《控制工程》
CSCD
北大核心
2013
6
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职称材料
2
统计监控建模离群点检测数据预处理高效算法
肖应旺
杨军
张承忠
杜瑛
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
5
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职称材料
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引证文献
统计分析
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