离群点检测：预处理高效算法在统计监控建模中的应用

"该文提出了一种改进尺度的近邻修剪(MSNHP)高效鲁棒离群点检测算法，用于统计监控建模数据预处理，旨在解决基于多向主元分析(MPCA)的统计监控模型受离群点影响的问题。通过离群度指标k-最近邻距离(d_kNN)，该算法能有效发现非线性数据集中的离群点，同时解决了现有算法对尺度敏感和计算开销大的问题。" 统计监控建模是工业过程监控的重要手段，其中离群点检测是确保模型准确性和稳定性的关键步骤。离群点可能由设备故障、异常操作或测量误差引起，如果不加以识别和处理，它们会显著影响模型的性能。多向主元分析(MPCA)和主元分析(PCA)是常见的统计监控方法，但它们容易受到离群点的干扰。 本文提出的MSNHP算法首先利用改进尺度计算离线建模阶段正常数据的均值和标准差，然后对数据进行中心化和标准化处理，以降低尺度的影响。接着，在查询过程中，通过预先计算d_kNN的上界，可以直接修剪非离群点，从而减少查询次数，提高效率。此外，优化的搜索顺序进一步提升了修剪效果，减少了每次d_kNN查询的计算开销。 实验部分，MSNHP算法被应用于α-甘露聚糖酶发酵间歇过程的离群点检测，结果表明，该算法显著降低了计算开销，且对于数据集大小和算法参数具有较好的适应性。与其他鲁棒离群点检测算法相比，MSNHP算法表现出了更高的效率和稳定性。 关键词涵盖的领域包括改进尺度的近邻修剪、高效鲁棒离群点检测、统计监控建模以及数据预处理，这些是工业过程监控和数据分析的核心技术。该研究为处理大规模复杂数据集的离群点检测提供了新的思路，对于提升工业过程的自动化水平和故障预警能力具有重要意义。