本發(fā)明公開了一種水質(zhì)傳感器異常數(shù)據(jù)檢測(cè)與故障診斷方法，包括：收集N個(gè)無標(biāo)簽樣本水質(zhì)傳感器數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理；構(gòu)造深強(qiáng)化學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，包括Alex卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Actor_Critic網(wǎng)絡(luò)；建立作為強(qiáng)化學(xué)習(xí)中智能體進(jìn)行交互的環(huán)境，設(shè)置每次智能體與環(huán)境交互的動(dòng)作和得到的回報(bào)；針對(duì)深強(qiáng)化學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，輸入樣本數(shù)據(jù)，進(jìn)行迭代訓(xùn)練至總回報(bào)值穩(wěn)定收斂，提取網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)保存最優(yōu)的模型；將待檢測(cè)的無標(biāo)簽樣本傳感器數(shù)據(jù)集輸入模型中，生成多個(gè)超平面；將數(shù)據(jù)集劃分為不同程度的正負(fù)區(qū)域；檢測(cè)出現(xiàn)在準(zhǔn)確度較低的超平面的負(fù)區(qū)域的數(shù)據(jù)點(diǎn)，將其視為異常數(shù)據(jù)；記錄數(shù)據(jù)點(diǎn)多次出現(xiàn)在準(zhǔn)確度較低的超平面的負(fù)區(qū)域時(shí)的對(duì)應(yīng)的傳感器，判斷該傳感器可能發(fā)生故障。