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针对石油化工生产过程样本数据呈高维的特征，提出了基于自组织映射（Self-Organizing Map，SOM）网络的粗差判别方法，并实际应用于初馏塔生产过程。首先应用SOM网络对初馏塔生产过程数据进行保留拓扑结构的降维映射，然后通过对其映射平面神经元间距离的可视化分析，实现数据粗差判别。研究结果表明用SOM网络来发现高维复杂生产过程数据中的粗差具有很好的可视化效果及应用前景。