过程系统的控制与优化要求可靠的过程数据。通过测量得到的过程数据含有随机误差和过失误差，采用数据校正技术可有效地减小过程测量数据的误差，从而提高过程控制与优化的准确性。针对传统基于最小二乘的数据校正方法和基于准最小二乘的鲁棒数据校正方法，分析了它们的优缺点，并提出了一种最小二乘与准最小二乘组合方法。该方法先采用准最小二乘估计器检测过失误差并剔除，然后再采用最小二乘估计器进行数据校正，可以综合前两种方法各自的优点，使得数据校正结果更加准确。将提出最小二乘与准最小二乘组合方法应用于线性与非线性系统的数据校正中，通过校正结果的比较说明此方法的具有较好的过失误差检测能力和较准确的数据校正结果。最后将此方法应用于实际过程系统空气分离流程的数据校正中，结果说明了此方法的有效性。