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针对传统的医疗设备故障检测方法一直存在检测精度低，漏检、误检率高的问题，本文提出基于关联挖掘的复杂医疗设备故障检测方法，通过获取故障数据空间坐标，确定故障数据簇中心，采用模糊决策法计算复杂医疗设备故障数据依赖度。在此基础上，基于K-Means聚类算法，对医疗设备故障数据进行聚类，确定贝叶斯评分函数，采用OFWSC算法进行数据簇特征加权，引入关联挖掘法对复杂设备故障数据进行检测。实验对比结果表明，采用改进的故障检测方法，其检测精度、效率、时间均要优于传统方法，具有一定的实用性和优越性。