基于聚类处理的训练体能状态异常监测方法及系统

本发明公开了基于聚类处理的训练体能状态异常监测方法及系统，内容包括数据采集、构建聚类数据集、聚类处理和异常判定。本发明涉及训练智能监测技术领域，具体是指基于聚类处理的训练体能状态异常监测方法及系统，本方案将窗口特征低维嵌入，在多尺度邻域同时评估局部密度与线性重构残差以选取聚类种子；并创新利用信息准则与基于转移熵的分裂合并策略动态维护聚类结构；引入软分配、时间一致性惩罚及边界置信度估计，提升聚类鲁棒性、自适应性与时间连续性，并量化边界不确定性；通过三类互补异常度量加权融合并用聚类置信度放缩，生成连续窗口触发规则，兼顾时空异常变化，多指标互证显著降低误报率，提高异常监测的可靠性与解释性。