[发明专利]一种基于局部特征异常因子的初馏塔采样数据粗差判别方法有效
| 申请号： | 202110440193.2 | 申请日： | 2021-04-18 |
| 公开（公告）号： | CN113205121B | 公开（公告）日： | 2023-10-03 |
| 发明（设计）人： | 邱思颖;陈杨;虞飞宇 | 申请（专利权）人： | 宁波大学科学技术学院 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 315302 浙江省宁波市慈溪市白沙路街道*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开一种基于局部特征异常因子的初馏塔采样数据粗差判别方法，通过设计一种局部特征异常因子来量化各个样本数据的异常程度，从而可以将局部特征异常因子较大的样本数据判别为粗差。本发明方法需要先通过为各个样本数据找到多个近邻样本数据，然后以近邻样本数据为参考数据集，通过优化得到能区分该样本数据与其近邻之间差异的局部特征，从而计算得到局部特征异常因子。本发明方法未曾涉及计算马氏距离，而是寻找各个样本数据的近邻样本数据，并通过变换向量最大化两者之间的差异，从而通过局部特征与原点之间的距离来判别各个样本是否为粗差。因此，本发明方法可同时给出样本数据是否为粗差数据及其采样数据集中有多少个粗差数据的判别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 局部 特征 异常 因子 初馏塔 采样 数据 判别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于宁波大学科学技术学院，未经宁波大学科学技术学院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110440193.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：单工质联合循环动力装置
- 下一篇：一种内存超配管理方法及装置
