[发明专利]高维空间异常数据优化识别方法

摘要

本发明公开了一种高维空间异常数据优化识别方法，首先，通过获取工业过程多维变量运行数据并进行采集及存储，然后进行机理剔除，接着，通过高维空间聚类分析方法对多维变量运行数据进行第一次聚类分析得到若干组第一数据类Ci；接着，对每一组第一数据类Ci进行第二次聚类分析，获得若干组第二数据类Cij；之后，在Copula高维概率空间下，建立所述多维变量构成的联合概率分布，在每一个维度上，将所述多维变量联合概率分布的取值范围均匀划分为多个概率区间；最后，基多向四分位算法、智能或数值型优化算法，实现对每个所述概率区间内运行数据样本的异常数据优化识别。