2.6.2    MT-NT 联合改进算法执行步骤  .  9
2．7  本章小结  ..  10
3   在MATLAB 中实现 MT-NT 联合改进算法    11
3．1   MT 算法在MATLAB中的编写  ..  11
3．2   NT 算法在 MATLAB 中的编写  11
3．3  查节点和查流股算法在 MATLAB中的编写  .  12
3.3.1  通过已知节点查相应连接的流股  ..  12
3.3.2  通过已知流股查相应连接的节点  ..  13
3．4   在MATLAB中的编写查最大数的算法    13
3.4.1  查找最大检验统计值  ..  13
3.4.2  查找最大的相对调整矢量    14 3．5   在MATLAB中的编写计算坏流股上数据的校正值.  15
3．6   MT-NT 联合改进算法在 MATLAB中的编写    15
3．7  本章小结  ..  16
4  工业仿真实例（原油蒸馏原理） ..  17
4．1  原油蒸馏原理图 .  17
4．2  图表（测量数据以及真实数据）  ..  18
4．3  运用 MT-NT 联合改进算法后得出的图表  ..  18
4．4  本章小结  ..  19
5  编写算法中遇到的问题以及如何进行相应的调试    20
结  论.  21
致  谢.  22
参 考 文 献  ..  23
A MT-NT MATLAB   .  251  绪论
1．1    课题研究背景及意义
工业生产过程中，经常会出现由于测量仪表失灵、管道或设备泄露以及操作不稳
定等原因造成的测量数据严重失真的情况，这种测量数据的测量值与其真实值之间存
在显著差异的误差，我们称之为显著误差。显著误差包含了通常所说的系统误差和或
然大误差（是指这样一种误差γ，在一组测定中，误差绝对值大于 γ 的测定值与误差
绝对值小于γ 的测定值各占总测定值的一半）。它实质上是所有不满足正太分布的大
误差的总称。
在一组给定的测量数据中，相对于含随机误差的数据而言，含显著误差的数据的
数目是很少的，然而，显著误差的危害却是十分严重的，它破坏了测量数据校正技术
的正确实施。我们知道测量数据校正技术的核心是求解一个测量数据的校正值与其测
量值之差的平方和最小的最优化问题，如果测量数据中含有显著误差，则在求解上述
最优化问题的过程中，就会使显著误差分摊到其它原本不含显著误差的测量数据上，
从而使得测量数据校正和未测变量估计的结果比没有进行校正和估计时的情况更加
恶化，造成这组校正值和估计值完全不可信。因此，在进行测量数据校正和未测变量
估计之前，必须首先进行显著误差侦破，识别并剔除含显著误差的测量数据，以保证
和提高校正值及估计值的可信度。从另一方面讲，显著误差的存在也是过程故障的反
映。测量仪表故障和管道、设备泄露是造成测量数据出现显著误差的主要原因，所以，
根据测量数据显著误差的侦破结果，可以指导操作人员有针对性地文修仪表和设备，
使过程得以正常操作。综上所述，
显著误差检测是数据校正技术研究的热点之一， 其重要意义在于两个方面：第一，
显著误差的数据参与数据校正的计算会使其搞紊乱，可将少数大误差传播到所有相对
正确的数据上去；第二，它是工艺故障诊断的基础。
1．2    显著误差的检测算法种类
1.2.1  改进后的 MT-NT 联合算法 MT-NT联合改进算法检测显著误差(2):http://www.youerw.com/zidonghua/lunwen_8950.html