《表3 有监督方法检出效果》

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《基于监督学习的紫外-可见光光谱水质在线异常检测方法研究》

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针对本文提出的方法，按图1中的检测流程，将与2.2.1中同样的数据集作为观测所得的测试集，利用正交投影校正方法进行基线校正（取p=2），输入到2.2.2得到的PLS-DA模型中，输出报警信号，如图8（b）所示，虚线部分为Thresholdbest，通过Thresholdbest及式（3）判断报警信号。得到的水质离群点如图8（c）所示。同样利用了2.2.1中用于滚动更新异常概率的序贯贝叶斯方法，取滑动窗长为200，得到每个时刻离群点为异常的概率和最终的水质报警序列，分别如图8（d）和图8（e）。对检测效果指标进行统计，结果如表3。