一种聚类与数据流特征的环保终端异常识别方法

本发明公开一种聚类与数据流特征的环保终端异常识别方法，采用双层串联架构，第一层动态微簇衰减聚类层通过时间衰减四元簇特征向量对多源传感器数据流进行在线聚类，使簇边界自适应跟随正常概念漂移，将充分孤立的数据点标记为候选异常点，第二层物理机理残差解耦层将物化守恒约束方程嵌入判别框架，联合归一化物理联动残差与特征平滑度惩罚项，依据联合双指标决策规则对候选异常点进行三类判别：人为主动造假、设备被动故障或正常概念漂移，正常漂移的判别结果反馈至第一层更新微簇边界，实现两层闭环自适应，本发明全程无监督、无需造假标签，内存占用低，单点更新时间复杂度为O(1），完全适配资源受限型边缘终端。