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

• 作者: 张新荣
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 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
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 页码范围: 3319-3321
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.09.031

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张新荣	淮阴工学院电子与电气工程学院	43	247	10.0	12.0