一种基于高斯混合模型（GMM）的化工数据分析方法

一种基于高斯混合模型（GMM）的化工数据分析方法采用高斯混合模型（GMM）精准计算化工数据中每个数据点的异常概率，以及通过动态调整阈值来适应数据变化，从而实现对异常数据的有效识别和分割。通过对每个数据点的概率分布进行分析，本发明不仅能够基于数据点的异常概率来设定初始阈值，确保此阈值更贴近实际数据的分布特性。本发明实现了对初始阈值的自动调整，根据新增数据的趋势更新阈值，以确保阈值的调整方向符合数据的实时变化，从而提高了对异常数据判定的准确性和操作的实时性。最终，本发明通过精确识别和调整，有效地监测并分析化工生产过程中的潜在问题，优化生产流程，提高生产安全和效率。