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采用数据挖掘中的聚类算法对流程企业的大量的历史数据进行分析，采用基于欧几里德距离的加权K-means算法建立了参数的聚类模型，分析簇团内不同相似度时的参数个数比例，得到参数点离核指数的定义。针对实时检测出的异常点，结合CBLOF（t）的概念，提出了一种新的离群指数的定义。以此为基础，有效地对设备的运行状况进行监控，从而起到设备运行优化和故障预警的作用。