【摘 要】
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基于多向主元分析（multi-way principal component analysis，MPCA）（包括主元分析（principal component analysis，PCA））的统计监控模型易受建模数据中离群点影响，将数据点的k-最近邻（k-n
【机 构】
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华南师范大学南海校区信息工程与技术系
【基金项目】
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国家自然科学基金(61174123);广东省自然科学基金(9151063101000043)资助项目
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基于多向主元分析（multi-way principal component analysis，MPCA）（包括主元分析（principal component analysis，PCA））的统计监控模型易受建模数据中离群点影响，将数据点的k-最近邻（k-nearest neighbor，k—NN）距离d^k作为离群度指标能有效地发现非线性数据集中的离群点，但现有的基于该定义的鲁棒离群点检测算法对不同尺度的中心化和标准化方法非常敏感，且需要计算每个数据点的d^k，引起巨大的计算开销。提出一种改进尺度的近邻
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