审稿意见

一、文章总体评价

本文《基于高斯分布和多元正态分布结合模型的点云异常点检测与去噪方法研究》提出了一种结合高斯分布模型和多元正态分布模型的点云异常点检测与去噪方法，旨在解决点云采集中由于复杂数据分布导致的去噪准确率和效率下降问题。文章结构清晰，逻辑严密，实验设计合理，数据结果支持有力，具有较高的学术价值和实际应用潜力。

二、具体内容分析

引言部分
引言部分准确地阐述了异常点检测在数据挖掘中的重要性，特别是在点云数据处理中的应用，引出了本文的研究动机和目的。
常见异常点检测方法的优缺点分析
文章对基于统计模型的异常点检测方法进行了详细分类和优缺点分析，为后续提出的新方法奠定了理论基础。
新方法的提出
文章创新性地提出了结合高斯分布模型和多元正态分布模型的异常点检测方法，通过K-means聚类算法对大规模点云数据进行代表性选取，再利用两种统计模型进行异常点识别，最后取并集实现异常点的去除。
实验设计与实现
实验部分详细描述了数据预处理、特征提取、异常点识别与清除的步骤，采用了Semantic3D.net提供的三维场景点云数据，并通过Python程序实现了数据处理和异常点检测。
实验结果与分析
实验结果展示了高斯分布模型、多元正态分布模型及两者结合后的异常点识别效果，通过噪声去除率等指标对三种方法进行了比较，证明了新方法在去噪准确率和效率上的优势。
结论与展望
结论部分总结了本文的研究成果，指出了新方法的优点和局限性，并对未来研究方向提出了展望。
三、审稿建议

增强理论深度
尽管文章在实验部分展示了较好的结果，但理论部分的阐述可以进一步加深，特别是在结合高斯分布和多元正态分布模型的数学原理和假设方面，可以提供更多的数学推导和证明。
扩展实验验证
文章仅使用了一种点云数据集进行实验验证，建议增加不同场景、不同规模的数据集进行实验，以验证新方法的普适性和鲁棒性。
优化算法参数
文章中提到阈值的设定通过实验确定，但未详细说明阈值选择的依据和过程。建议详细讨论阈值选择的方法及其对结果的影响，以优化算法参数设置。
加强对比实验
增加与其他先进异常点检测方法的对比实验，如基于深度学习的方法，以更全面地评估新方法的性能和优势。
语言与格式规范
检查并修正文章中的语言表述和格式问题，确保逻辑清晰、语言准确、格式规范，符合学术期刊的发表要求。
四、审稿结论

综上所述，本文提出了一种创新的点云异常点检测与去噪方法，通过结合高斯分布和多元正态分布模型，有效提高了去噪的准确率和效率。尽管在理论深度和实验验证方面还有提升空间，但整体而言，文章具有较高的学术价值和实际应用潜力。建议在上述建议的基础上进行修改和完善后，予以录用发表。