论文摘要
在质量控制领域,非线性轮廓异常点识别问题是重点研究问题之一。本文综合运用了小波分析、数据深度、聚类分析等数据分析处理技术,提出了一种新的非正态变异的异常点识别方法。文章通过仿真分析技术,将新方法χ~2与控制图方法进行性能对比,结果证实新方法能够以更高的准确率和稳定性识别异常点,表现出更好的异常点识别性能。最后将新方法应用于木板垂直密度轮廓实例对新方法进行验证,分析结果表明本方法能够有效识别出异常轮廓数据。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 聂斌,王曦,胡雪
关键词: 异常点识别,小波降噪,马氏深度,聚类分析
来源: 运筹与管理 2019年01期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 数学
单位: 天津大学管理与经济学部
分类号: O213.1
页码: 101-107
总页数: 7
文件大小: 1532K
下载量: 78
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