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化学化工数据局外点检测方法研究进展
被引量:
1
1
作者
朱天竑
陈德钊
《化工进展》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第8期913-917,共5页
局外点检测对于注重试验和数据采集的化学化工领域,其重要性不可忽视。结合化学化工的数据特点,对局外点检测方法的理论基础、应用需求、研究思路、技术关键和发展进程进行了综合分析。分别针对线性和非线性参变对象,概要介绍了当前适...
局外点检测对于注重试验和数据采集的化学化工领域,其重要性不可忽视。结合化学化工的数据特点,对局外点检测方法的理论基础、应用需求、研究思路、技术关键和发展进程进行了综合分析。分别针对线性和非线性参变对象,概要介绍了当前适用的检测方法,包括各类判别标准、直接和间接方式、单个和多个局外点检测、经典和现代方法以及它们的优缺点和最新进展。最后展望了局外点检测方法的前景和发展方向。
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关键词
局外点检测
残差
干净集
稳健回归
神经网络
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职称材料
题名
化学化工数据局外点检测方法研究进展
被引量:
1
1
作者
朱天竑
陈德钊
机构
浙江大学化学工程与生物工程学系
出处
《化工进展》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第8期913-917,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.20276063)
浙江省重点科技项目(No.2004C21SA120002)
文摘
局外点检测对于注重试验和数据采集的化学化工领域,其重要性不可忽视。结合化学化工的数据特点,对局外点检测方法的理论基础、应用需求、研究思路、技术关键和发展进程进行了综合分析。分别针对线性和非线性参变对象,概要介绍了当前适用的检测方法,包括各类判别标准、直接和间接方式、单个和多个局外点检测、经典和现代方法以及它们的优缺点和最新进展。最后展望了局外点检测方法的前景和发展方向。
关键词
局外点检测
残差
干净集
稳健回归
神经网络
Keywords
outlier detection
residuals
clean-set
robust-regression
neural network
分类号
TQ021.8 [化学工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
化学化工数据局外点检测方法研究进展
朱天竑
陈德钊
《化工进展》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
1
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