A review of machine learning kernel methods in statistical process monitoring，这篇文章提出了什么方法，解决了什么问题，以什么为例子验证方法

这篇文章提出了机器学习核方法在统计过程监控中的应用。它解决了传统的统计过程监控方法在处理非线性和高维数据时的局限性，并提出了基于核方法的监控框架。

该方法的验证以两个案例为例。第一个案例是通过对化学反应过程进行监控来验证方法的有效性。作者使用了核主成分分析（KPCA）方法对反应过程进行了降维，并使用了基于核支持向量机（SVM）的异常检测方法来监控该过程。实验结果表明，该方法可以有效地检测到反应过程中的异常情况。

第二个案例是通过对机床加工过程进行监控来验证方法的应用。作者使用了基于核主成分分析和基于核支持向量机的监控方法来监控机床加工过程中的质量控制。实验结果表明，该方法可以有效地检测到机床加工过程中的异常情况，并对异常情况进行了准确的分类。

总之，该文章提出了机器学习核方法在统计过程监控中的应用，并通过两个案例验证了该方法的有效性和实用性。