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Original publish date:Feb 20, 2010
編輯 HCC 報導
數量龐大的量測資料進行分析與後處理時，因為雜訊、外在環境干擾、設備問題等等，經常包含許多錯誤資料，工程師必須正確且有效率的去除錯誤數據，並研判感應器是否失效；一套創新的運算技術能協助解決上述問題。
美國National Center for Atmospheric Research (NCAR) 與University of Colorado at Boulder (CU)研究人員研發了上述稱之為智慧型異常偵測運算法(Intelligent Outlier Detection Algorithm. IODA) 的專利技術，論文發表於二月份的Journal of Atmospheric and Oceanic Technology。
IODA係依據統計學、圖形理論、影像處理與決策樹發展，並以MATLAB程式撰寫而成；此專家系統可使用於敏感的複雜技術系統，例如人造衛星、氣象設備、發電廠、雷達、太空探測或各式監測量測系統等。基本上，只要是藉由感應器量測所得之時域(time domain)物理量，數量過於龐大，無法以人工方式檢視篩選(譯者的舊經驗是先把量測物理量時域圖畫出，研判數據不合理的地方，再進入數據資料庫刪除不正常的數據，或寫個小程式研判數據變化率是否合理，很不科學吧！)，或者感應器故障的後果很嚴重時，都適用IODA處理。
在量測數據發生錯誤讀數或其他由失效感應器所引起的問題時，IODA能協助警告儀具設備操作者；儀具感應器一旦故障，並開始傳遞謬誤的資料時，IODA即能辨識問題並且將謬誤資料隔離。
一般而言，系統需要辨識出壞數據時，需要佐以多重感應器(利用其他正常感應器讀數辨識出壞的感應器讀數；所以在做物理量監測時，一定要有備份感應器)，或以能表現所量測物理量特性的運算邏輯，在數據突然變化時，依據運算結果辨識出問題(例如你在監測高鐵橋樑結構，以應變計長期量測橋樑結構的應變量時，依據工程經驗，所計算出的應力值不應超過待量測材料的降服強度)；所以應用工程師所寫的運算邏輯只適用於某種型態的時域物理量，無法遍及其他的物理量。而IODA能將進來的讀數與通用失效模式進行比較，以影像處理方式進行運算，因此能廣泛的應用於各種物理量監測。
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