许多真实世界的系统都在随着时间的推移而进化，并表现出动态的行为。这些系统可以是自然界中的生态系统、经济系统中的市场波动、社交网络中的信息传播等等。随着科技的进步，我们能够实时感知这些系统的动态行为，从而获得大量的数据。这些数据具有动态、非线性、非平稳和高维的特点，被称为大数据。
大数据的扩散带来了巨大的机遇和挑战。一方面，大数据为我们提供了丰富的信息资源，可以用于研究非线性动态过程。通过对大数据的分析，我们可以揭示系统的内在规律和演化趋势，为决策提供科学依据。另一方面，大数据的处理和分析也面临着巨大的挑战。由于数据的复杂性和庞大性，传统的数据处理方法往往无法满足需求。因此，研究非线性动力学的工作变得越来越重要。
异质递归控制图的方法，用于非线性动态过程中的在线监测和异常检测。该方法基于异质递归的思想，将大数据的复杂性转化为可处理的形式，并通过控制图的方式对系统的动态行为进行监测和分析。
首先，我们需要对大数据进行预处理。由于大数据的非线性和非平稳特性，传统的数据处理方法往往无法直接应用于大数据的分析。因此，我们需要采用一些特殊的处理方法来提取出有用的信息。一种常用的方法是时间序列分析，通过对大数据进行平滑和滤波等处理，得到相对稳定的数据序列。此外，还可以采用聚类分析、主成分分析等方法对大数据进行降维和特征提取，以减少数据的复杂性。
接下来，我们需要构建异质递归控制图。控制图是一种常用的监测工具，用于对系统的动态行为进行实时监测和异常检测。在传统的控制图中，通常使用线性模型来描述系统的动态行为。然而，对于非线性动态过程来说，线性模型往往无法准确地描述系统的行为。因此，我们需要采用非线性模型来构建控制图。
异质递归控制图是一种基于异质递归思想的控制图方法。它通过将大数据的复杂性转化为可处理的形式，实现