【摘 要】
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由于测量仪表自身的故障和传感器容易受化工环境的影响会使测量的数据偏离原来的范围,导致离群点的产生,而离群点对软测量模型的预测精度产生很大的影响,因此需要排除离群点
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由于测量仪表自身的故障和传感器容易受化工环境的影响会使测量的数据偏离原来的范围,导致离群点的产生,而离群点对软测量模型的预测精度产生很大的影响,因此需要排除离群点。然而由于原料的更换或者过程的切换也会导致所测数据偏移,这些检测数据容易被误判为离群点。针对这一问题本文引入了基于支持向量数据描述（SVDD）的离群点检测方法和提出了基于贝叶斯理论的离群点分类方法,并以航空煤油干点为研究对象进行仿真研究。
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