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主要部件分析(PCA ) 广泛地在过程工业被使用了，它能维持最大的差错察觉率。尽管许多问题在 PCA 被处理了，一些必要问题仍然保持未解决。这研究以下列方法为差错察觉性能改进 PCA。第一，一个相对转变计划基于 Mahalanobis 距离(MD ) 被介绍消除数据的尺寸的效果而不是无尺寸的标准化，并且改进精确性和差错察觉的即时性能。理论推导证明那相对转变能直接基于 MD 消除尺寸的效果并且在结果显示出的相对空间，分析和模拟给 PCA 的合理解释它的优势和有效性。第二，一个改进摆平的预言错误(SPE )