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coal mine disaster events\u201d）。目前的矿井灾害事件监测方法是一种滞后识别方法，它是基于监测一系列传感器，以10秒长的数据波形作为监测单元。本文提出的识别方法首先利用了在音频识别领域广泛应用的动态时间扭曲算法，建立抗混叠模型，根据感知数据与历史灾害数据模板波形的相似性拟合，识别感知数据是否为灾害信号；其次，由于实时监测数据是连续流数据，在识别灾害信号之前，有必要识别灾害波形的起始点。因此，本文提出了一种基于可变滑动窗口的策略来对齐两个波形，通过逐渐滑动感知窗口来定位感知灾难波和模板波的起点，从而保证匹配的准确性。最后，本文提出了一种基于滑动窗口匹配策略和煤矿灾害波形特征的多级识别机制，根据灾害信号的识别程度调整预警级别，随着模板大小1/N匹配的成功，预警级别逐渐提高，并使用分段聚合近似方法优化计算过程。实验结果表明，本文提出的方法具有较高的准确性和实时性。“，”DOI“：”10.1177\/1550147719894544“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[[2019,12,18]]，”date-time“：”2019-12-18T06:45:46Z“，”timestamp“：1576651546000}，”page“：，“is-referenced-by-count”：1，“title”：[“流数据实时异常事件的多阶段识别方法“]，”前缀“：”10.1177“，”卷“：”15“，”作者“：[{”给定“：”郝“，“家庭”：“罗”，“序列”：“第一”，“隶属关系”：[{“名称”：“辽宁大学信息学院，沈阳，中国”}]}，{“给定”：“科新”，“家族”：“孙”，“顺序”：“附加”，“附属关系”：“名称”辽宁大学信息学院“}]}，{“ORCID”：“https:\/\/ORCID.org\/00000-0001-5966-335X”，“authenticated-ORCID”：false，“given”：”君禄“，“family”：“Wang”，“sequence”：“additional”，“affiliation”：[{“name”：“中国沈阳辽宁大学信息学校”}]}，{”ORCID“https:\\/ORCID.org\/0000-0002-2319-6195”，“authenticated-orcid“：false，”given“：”Chengfeng“，”family“：”Liu“，”sequence“：”additional“，”affiliation“：[{“name”：“辽宁大学信息学院，沈阳”}]}，{“given”：“Linlin”，“family”：“Ding”，“sequence”：“additional”，“affiliance”：[[{”name“：”School 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