一种透析液智能系统的异常数据过滤方法

本发明公开了一种透析液智能系统的异常数据过滤方法，包括以下步骤：S1：采集患者个性化特征数据、环境因素数据及透析液核心参数数据；S2：对采集的数据进行清洗、标准化处理，并按时间戳对齐形成融合特征矩阵；S3：通过训练将融合特征矩阵映射至隐空间并重构，得到正常数据的重构模式；S4：基于个性化基准模型的重构误差计算初始基础阈值，并根据患者实时生理状态及环境因素波动动态调整阈值。该透析液智能系统的异常数据过滤方法，通过多维度数据采集融合患者个性化特征与环境因素，利用变分自编码器构建个性化基准模型并生成动态阈值，有效解决了传统方法因忽略个体差异和环境干扰导致的误判、漏判问题。