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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。