本申请涉及一种托卡马克实验数据智能处理方法及系统。该方法包括：通过采集诊断时序数据，并在后端引入基于人工智能和深度学习的数据处理和分析算法来对于该诊断时序数据进行分析，以捕获到待校验诊断数据的前向时序语义推理特征和后向时序语义推理特征，从而利用这两者时序推理语义来推测该待校验位置的诊断推理数据，并将其与所述待校验诊断数据进行比较来确定该待校验诊断数据是否为异常值。这样，能够在对托卡马克实验数据进行处理的过程中，有效地识别诊断数据中的异常值，从而为托卡马克实验数据的分析和对等离子体的状态和行为的理解提供更可靠的数据依据。