本发明涉及信号处理技术领域，具体为一种传感器数据处理方法及系统，包括以下步骤：基于第一传感器上传的异常数据，采用决策树分类算法，进行异常数据类型分析，生成数据类型确认报告。本发明中，通过采用决策树分类算法和阈值分析方法，实现了异常数据的精准识别和二次检测，有效降低误报和漏报，提高数据处理准确性。自适应最小均方误差算法在噪声消除上的应用显著提升了数据的信噪比，保证了数据质量。利用图神经网络和粒子群优化算法对传感器网络结构进行优化，增强了网络的鲁棒性和数据传输效率，适应复杂环境的需求。通过构建传感器数据的知识图谱，深入挖掘数据间的关联性和模式，为决策提供了丰富的信息支持，增强了数据洞察力。