摘要：提出了一种基于核密度估计的核偏鲁棒M-回归(kernel partial robust M-regression based on kernel density estimation,KDE-KPRM)方法。以核密度估计加权策略代替原来的M估计加权策略,利用主成分分析技术和核密度函数识别高杠杆点(输入变量空间异常点),利用残差和核密度函数识别高残差点(输出变量空间异常点),无需反复迭代便可以为样本赋予合适权重,有效地提高了建模速率。通过函数仿真和实际工业仿真,证明了所提出的方法比标准的核偏鲁棒M-回归算法有更好的鲁棒性和更高的建模效率。

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