给出的数据在第一阶段使用的是非线性数据插值方法，建立了实验分析模型，而在第二阶段，基于空间特征的抽取方法对实验搭建的起点和终点进行了优化升级处理。该模型应用正常，只是一处实验在火焰值检测过程中出现了数值突变，未完全确定其准确性。无法判断出现一片问题性质变化的复杂原因，未找到重点实验目标中的高波动区域。但我们仍在根据原有模型和优化后的方法来修正模型，增加适应性，以保证实验的顺利进行。总体上不存在重大的误差表现，更多的是数据突变带来的不良结果。

**重点突出问题的严重性和复杂性，并简述解决方案。**
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在实验的第一阶段，采用了非线性数据插值方法构建了分析模型；第二阶段中，基于空间特征的抽取方法对实验起点和终点进行了优化处理。然而，在火焰值检测过程中，某次实验出现了数值突变，其准确性尚未确认。这一问题的严重性和复杂性在于无法确定导致问题性质变化的具体原因，且未能在重点实验目标中识别出高波动区域。目前，我们正基于原有模型和优化方法修正模型，以提高其适应性，确保实验顺利进行。总体来看，虽无重大误差，但数据突变问题仍需关注和解决。

解决方案简述：通过优化后的空间特征抽取方法，结合原有分析模型，进一步分析和定位高波动区域，同时完善数值突变检测机制，确保模型适应性和实验稳定性的提升。
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