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摘要：本发明涉及呼吸机故障数据处理技术领域，具体涉及伴随重症监护室护理阶段的呼吸机故障预测方法及系统，本发明通过分析温度时序数据拟合曲线上每个数据点处的切线与拟合曲线之间的差异程度，得到转折点；分析转折点对应的温度值与预设温度范围的关系，得到更新转折点及其对应的保留因子；根据更新转折点的数量及其对应的保留因子，分析窗口区域中温度时序数据点的波动情况，得到风险程度；将温度时序数据划分为多个波动段，分析当前波动段与历史波动段之间的相似度，得到当前波动段与历史波动段的匹配度；根据风险程度和匹配度对温度时序数据加权处理和温度数据预测。提高了对温度数据预测的准确性，保障了故障预测的准确性。
主权项：1.一种伴随重症监护室护理阶段的呼吸机故障预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取呼吸湿化器的预设温度范围以及温度时序数据；在直角坐标系中，对温度时序数据点进行曲线拟合，设置温度时序数据点的窗口区域，基于所述窗口区域，分析拟合曲线上每个温度时序数据点处的切线与所述拟合曲线之间的差异程度，得到转折点；分析所述转折点对应的温度值与所述预设温度范围的关系，得到更新转折点及其对应的保留因子；基于所述窗口区域，根据所述更新转折点的数量及其对应的所述保留因子，分析所述窗口区域中所述温度时序数据点的波动情况，得到所述温度时序数据点的风险程度；将所述温度时序数据划分为多个波动段，分析当前波动段与历史波动段之间的相似度，得到当前波动段与历史波动段的匹配度；根据所述风险程度和所述匹配度，得到所述温度时序数据点的重要程度；根据所述重要程度，对所述温度时序数据加权处理，并进行温度数据预测，得到预测温度数据。
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百度查询： 自贡市第一人民医院 伴随重症监护室护理阶段的呼吸机故障预测方法及系统
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