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摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于模拟器的汽车运行故障识别方法。该方法包括采集不同时刻的汽车数据得到多个原始样本点，依据各维度中数据点的离群程度获取数据关联显著性，根据各维度中数据点间的距离与数据关联显著性获取离群贡献度，获取每个原始样本点在各维度中对应数据点的原始离群因子和可达距离，依据每个原始样本点在各维度中对应的数据点与可达距离内各数据点间的距离、离群贡献度与原始离群因子获取合成离群因子，进而获取原始样本点的累加离群因子，累加离群因子包含多维度的汽车数据，能够综合表征汽车的异常数据信息，基于累加离群因子确定汽车故障情况，提高了对汽车运行故障识别的准确性。
