一种食品重金属检测数据的智能异常识别方法

本发明涉及数据检测技术领域，具体涉及一种食品重金属检测数据的智能异常识别方法；根据检测曲线中吸光度的波动特征获得整体波动变化系数和局部波动变化系数；根据检测曲线中吸光度的变化趋势特征获得趋势系数；根据所有检测曲线与预设标准曲线的曲线差异特征获得检测参考曲线；根据检测参考曲线与检测曲线的吸光度的差异特征、趋势系数的差异特征获得差异系数；根据检测曲线的整体波动变化系数与局部波动变化系数的差异特征获得波动一致度；根据差异系数和波动一致度获得异常指数。本发明根据所有检测曲线的异常指数的分布特征获得正常检测曲线；根据正常检测曲线获得粮食中的贵金属含量，提高了食品中贵金属检测的准确性。