针对传统核偏最小二乘法不能对包含离群点的非线性数据进行有效建模的问题,提出了鲁棒核偏最小二乘(R-KPLS)算法。该算法先利用鲁棒标准化代替传统的标准化,然后利用加权策略与传统的核偏最小二乘法结合,实现鲁棒建模。TE数据仿真实验结果表明,R-KPLS算法比传统KPLS算法在处理含有离群点的数据时具有更好的检测性能。
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