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异常序列作为时间序列的一种特殊模式有着极其重要的作用，但大多数的时间序列利用基于距离的方法进行序列间的相似性度量，忽略了时间序列本身的形态特征。为此，提出了一种基于趋势对比的异常序列检测算法，利用重要点和分段线性相结合的自底向上的线性逼近方法，并以最小化两个目标函数为目的进行相邻分段融合，从而使提取的趋势特征有较高的准确度。而且为了降低提取算法的复杂度问题，对采集到的时间序列先进行道格拉斯-普克算法的冗余点删除，保持序列整体形态的同时从一定程度上减少了计算量。最后通过仿真实验，验证了所提出的检测算法的有效