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摘要
随着数据采集技术的不断发展，各个领域都会面对具有潜在函数特征的数据分析问
题。但是，当数据存在异常值时，使用传统函数型数据分析方法得到的参数估计结果缺
乏稳健性。本文在函数型回归模型的框架下，提供了一种新的视角来理解数据中存在的
异常偏差，在实现稳健估计的同时，实现了异常点的检测功能。本文的主要工作如下：
第二章针对高斯过程函数型回归模型在处理异常数据时的不稳健问题，提出了一种
基于偏差选择的稳健高斯过程函数型回归模型。该方法能够对每条数据曲线上存在的异
常偏差进行建模，这是传统的函数
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