【摘 要】
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由于噪音的存在,工业过程数据局部趋势变化频繁,不利于整体趋势分析.此外,海量的历史数据也给过程数据趋势分析带来困难.为此,提出一种过程数据趋势分析方法——k阶极值法.该
【基金项目】
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江苏省科技成果转化专项资金资助项目，江苏省科技攻关项目
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由于噪音的存在,工业过程数据局部趋势变化频繁,不利于整体趋势分析.此外,海量的历史数据也给过程数据趋势分析带来困难.为此,提出一种过程数据趋势分析方法——k阶极值法.该方法研究了单个数据点对整体趋势的影响(趋势因子),给出一种趋势因子度量方法.通过趋势因子,不仅可以根据局部趋势重要程度合理提取趋势特征,还能够支特趋势显示的缩放,说明k阶极值法具有相当大的灵活性和适应性.
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