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非正态变异下的非线性轮廓异常点识别方法研究

         

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χ2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.

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