【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据异常检测，具体涉及一种消毒供应中心监测数据智能分析方法。
技术介绍
1、消毒供应中心是医疗机构、制药厂或其他相关领域中用于存储和管理消毒过的医疗用品、设备或其他物资的场所。良好的通风是确保室内空气流通，有助于调节温度和湿度，而适当的温度与湿度控制可以帮助防止细菌、真菌和其他微生物的繁殖。因此对于异常温度数据和湿度数据的监测可以为消毒供应中心的安全性与封闭性提供数据参考。
2、目前基于消毒供应中心内的温度数据和湿度数据进行异常检测时一般通过基于聚类的局部异常因子检测（cluster-based local outlier factor，cblof）算法计算异常因子从而筛选异常数据，但由于消毒供应中心中某些消毒过程中会伴随着温度和湿度的突变，且突变时间段以及突变程度较为相似，那么可能会出现样本空间中构成离群点的聚集位置也形成了簇，因此通过cblof的异常因子筛选消毒供应中心内的异常监测数据时会存在误检的情况。
技术实现思路
1、为了解决现有方法在筛选消毒供应中心内...
【技术保护点】
1.一种消毒供应中心监测数据智能分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种消毒供应中心监测数据智能分析方法，其特征在于，所述根据每个聚类簇的中心点与其他聚类簇的中心点之间的距离、每个聚类簇内数据点的数量占比、每个聚类簇内数据点的温度数据与标准温度的差异以及湿度数据与标准湿度的差异，得到每个聚类簇对应的筛选指标，包括：
3.根据权利要求2所述的一种消毒供应中心监测数据智能分析方法，其特征在于，采用如下公式计算第i个聚类簇对应的筛选指标：
4.根据权利要求1所述的一种消毒供应中心监测数据智能分析方法，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种消毒供应中心监测数据智能分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种消毒供应中心监测数据智能分析方法，其特征在于，所述根据每个聚类簇的中心点与其他聚类簇的中心点之间的距离、每个聚类簇内数据点的数量占比、每个聚类簇内数据点的温度数据与标准温度的差异以及湿度数据与标准湿度的差异，得到每个聚类簇对应的筛选指标，包括：
3.根据权利要求2所述的一种消毒供应中心监测数据智能分析方法，其特征在于，采用如下公式计算第i个聚类簇对应的筛选指标：
4.根据权利要求1所述的一种消毒供应中心监测数据智能分析方法，其特征在于，所述基于所述筛选指标确定正常聚类簇，包括：
5.根据权利要求1所述的一种消毒供应中心监测数据智能分析方法，其特征在于，采用如下公式计算第p个数据点的离散因子：
【专利技术属性】
技术研发人员：赖晓英，肖建英，刘俊英，王贤霞，李群，
申请(专利权)人：自贡市第一人民医院，
类型：发明
国别省市：
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