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申请/专利权人：宜兴市星光宝亿化工有限公司
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，更具体地，本发明涉及柴油抗磨剂制备用油酸脱水过程含水量监测方法，包括：实时采集油酸脱水过程的含水量数据的数据序列；分别对数据序列中各数据点及各数据点的预设局部范围内的各数据点进行曲线拟合；确定数据序列中各数据点的异常表现程度；通过数据序列中各数据点的参考值和实际值的差异对异常表现程度进行修正；构建散点图，确定RRCF模型的准确性；根据准确性的大小，更新RRCF模型；利用更新后的RRCF模型进行检测，以便完成油酸脱水过程含水量监测。本发明能够更准确地判断何时需要更新模型，避免了不必要的更新，导致计算资源的浪费，同时提高油酸脱水过程中的含水量数据的检测效率。
主权项：1.柴油抗磨剂制备用油酸脱水过程含水量监测方法，其特征在于，包括：实时采集油酸脱水过程的含水量数据的数据序列；分别对数据序列中各数据点及各数据点的预设局部范围内的各数据点进行曲线拟合，根据拟合曲线上的各数据点的斜率值大小，对各数据点的斜率值进行规划，规划后的斜率值与该数据点的斜率值正相关；确定数据序列中各数据点的异常表现程度，异常表现程度与数据序列的各数据点规划后的斜率值的均值和该数据点的预设局部范围内的各数据点规划后的斜率值的均值的差异正相关；通过数据序列中各数据点的参考值和实际值的差异对异常表现程度进行修正，修正后的异常表现程度与异常表现程度正相关，与所述差异负相关；通过RRCF模型获取数据序列中各数据点的异常得分，以各数据点的异常表现程度为纵坐标，异常得分为横坐标构建散点图，确定RRCF模型的准确性，准确性与各数据点在散点图中到散点图的回归曲线的距离均值负相关；根据准确性的大小，更新RRCF模型；通过更新后的RRCF模型对含水量数据进行检测，得到各含水量数据点的异常得分，以便完成柴油抗磨剂制备用油酸脱水过程含水量监测。
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