一种基于模板匹配与隶属度解析的时序异常快速检测方法.docx

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随着工业自动化、智慧医疗等行业的飞速发展,数据数量呈现出指数级的上升[1]。面向大规模时序数据的异常特征分析与快速检测技术在医疗等大数据领域的应用已成为热门研究方向[2]。传统的数据分析与检测技术需要读取整段原始数据样本,再进行后续的特征分析与统计量计算[3]。当面对数据量庞大且形式各异的异常数据时,传统方法的时间复杂度、检测精度等难以满足实际应用的需求[4]。目前,医疗病变数据分析采用常见的时域检测方法,主要在时域上简单分析病变数据的特征波形[5]。拟态法通过脑电信号波形的各种波形幅值、斜率和周期等参数[6]的差异来判定癫痫发作。该方法对于多种形态的医疗数据不敏感,准确率较低。类似于支持向量

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