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龙图腾网获悉怀化学院申请的专利一种用于工业大数据环境下的质量异常控制图构建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119622034B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411531177.4，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权一种用于工业大数据环境下的质量异常控制图构建方法是由侯世旺;王雅楠;马瑞利设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于工业大数据环境下的质量异常控制图构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于工业大数据环境下的质量异常控制图构建方法，包括：获取训练数据集，并利用训练数据集构建隔离二叉树以及隔离树集；计算隔离树集中样本点的平均隔离深度并设计样本点异常分值指标；以样本点异常分值指标作为监控量设计控制图参数，即构建控制图，并应用构建的控制图实施监控；本发明具有无监督、高速度、高效率等特点。

本发明授权一种用于工业大数据环境下的质量异常控制图构建方法在权利要求书中公布了：1.一种用于工业大数据环境下的质量异常控制图构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取训练数据集，并利用训练数据集构建隔离二叉树以及隔离树集； 所述步骤1具体包括以下步骤： 步骤1.1、获取训练数据集：获取来自生产过程的高维数据集X＝{x1,x2,…,xs}，xi＝{xi1,xi2,…,xid},i＝1,2,…,s为第i个样本点； 步骤1.2、构建隔离二叉树t：从训练数据集中随机抽取容量为N的样本子集X′，随机选择一个属性维qq＝1,2,…,d]，并在选中属性的取值范围内随机选择一个分割点p： 样本子集X′被属性值切分为左子集L与右子集R，然后递归地划分L与R，直到满足以下任一条件：节点只有一个样本点，或节点的所有样本点在各属性上的取值相同，从而得到一棵二叉树t； 步骤1.3、重复执行步骤1.2M次，得到一个包含M棵树的隔离树集T，T＝{t1,t2,…,tM}； 步骤2、计算隔离树集中样本点的平均隔离深度并设计样本点异常分值指标； 在步骤2中，计算隔离树集中样本点的平均隔离深度具体如下： 数据点xi被隔离树tj隔离到外部节点的过程中，从根节点到达该外部节点或叶节点所经历的内部节点的个数即为隔离深度Lxij，样本点在隔离树集T中的所有隔离树上的隔离深度的平均值为平均隔离深度AvgLxi： 在步骤2中，样本点异常分指标AS如下： 其中：为构建隔离树集采用的数据集中所有样本点的平均隔离深度的平均值； 步骤3、以样本点异常分值指标作为监控量设计控制图参数，即构建控制图，并应用构建的控制图实施监控； 在步骤3中，所述控制图参数包括：控制图中心线CL、上控制线UCL以及下控制线LCL； 控制图中心线上控制线其中：{AvgLx}为X中所有样本点的平均隔离深度值构成的数据集的α分位数。

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