摘要
本发明公开了一种用于车辆零部件生产的数据异常检测方法，涉及工业数据处理相关领域，该方法包括：从车辆零部件生产过程中收集相关的历史生产数据，并对采集到的生产数据进行预处理；基于预处理后的车辆零部件历史生产数据，构建孤立森林模型；将实时采集的车辆零部件生产数据输入至孤立森林模型，计算平均路径长度，进一步采用节点评估策略计算异常值分数；应用最大类间方差算法自适应地确定异常值分数阈值，根据阈值划定车辆零部件生产数据中的异常数据；根据孤立森林模型的异常数据检测结果，调整车辆零部件生产过程中的相关参数设置，优化生产工艺。解决了现有数据异常检测方法检测精度不足问题，提高了检测效率和检测稳定性。
