野点数据的实时检测方法及应用

摘要

本文针对动态野点数据检测过程中可能存在的优化规模过大的问题,提出了一种基于核方法的实时野点检测方法-KROD.首先介绍了核方法下基于边界的野点检测方法,即支持向量数据描述SVDD.并指出,将SVDD应用于动态野点数据的实时检测中,其涉及的优化规模会随着时间的推移而不断增大,最终必然导致优化过程无法执行.为了克服这一不足,在核映射对应的特征空间中引入相对距离的概念,用于选择待优化的样本集,并使优化操作仅对该集合进行,从而大大减小了优化规模,野点数据的实时检测也得以实现.最后,将KROD应用于滚动轴承的实时检测中,在较大程度上缩短了检测时间,并取得了较为理想的检测效果.