基于多元时序分析的试验数据拐点识别方法

本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及基于多元时序分析的试验数据拐点识别方法，该方法包括：采集多元时序试验数据，组成各试验数据序列；基于各试验数据序列中相邻的波峰波谷，获取各试验数据序列中的各峰谷子序列；确定各试验数据序列的分布均匀度；获取各试验数据序列的线性趋势相关度；得到各试验数据序列的高密度趋势性，获取各试验数据序列中各峰谷子序列的多元数据关联度，确定各试验数据序列的高维冗余关联度；得到各试验数据序列的邻域距离调整因子，对DBSCAN密度聚类算法识别多元时序试验数据的拐点时的邻域距离进行调整。本申请提高了试验数据拐点识别的准确度。