摘要： 在現(xiàn)代制造業(yè)中，非線性輪廓數(shù)據(jù)的監(jiān)控已成為質(zhì)量管理領(lǐng)域中統(tǒng)計過程控制的關(guān)鍵研究方向。然而，現(xiàn)有的非線性輪廓異常點識別方法在處理非正態(tài)分布數(shù)據(jù)時仍存在性能不足的問題，亟需有效的解決方案。因此，文中提出了一種基于支持向量回歸的異常點識別方法，綜合運用數(shù)據(jù)深度與聚類分析等技術(shù)，精準識別異常輪廓數(shù)據(jù)，為提取高質(zhì)量受控數(shù)據(jù)提供更可靠的基礎(chǔ)。與傳統(tǒng)的χ~2控制圖方法進行仿真對比，發(fā)現(xiàn)文中所... （共5頁）