<form name="MyForm" method="post" >
<label for="select-option">Select an option:</label>
<select name="select-option" id="select-option">
<option value="option1">Option 1</option>
<option value="option2">Option 2</option>
<option value="option3">Option 3</option>
</select>
<br>
<button onclick="document.forms['MyForm'].action = '/termin'; dcoument.forms['MyForm'].submit();">termin</button>
<button onclick="document.forms['MyForm'].action = '/info'; dcoument.forms['MyForm'].submit();">info</button>
</form>В книгах есть оглавление.
---
Если очень примитивный метод взять, то нужно найти минимум и максимум и вручную задать пороговое значение в процентном выражении.
Можно переложить текущее значение на логарифмическую шкалу, если значения могут лежать в разных порядков цифр. В этом случае у вас появится параметр коэф. нелинейности.
-----
Если делать более продвинутый анализ, то, как правило, прибегают к классическим методам, которые распределяют объекты на категории, например, кластерный анализ.
Но реализовать кластерный анализ сложнее чем вся ваша задача. Если это что-то учебное, и не предполагает большой уровень сложности.
-----
Можно привлечь методы на нейронных сетях. Это все что "пахнет" новомодными GPT.
----
Можно обратиться к методам цифровой обработки сигналов.
В ЦОС куча матричных методов как для фильтрации данных, так и для обнаружения всплесков.
----
Методов вагон и маленькая тележка для проектирования целевой функции. Вопрос лишь в то, что вы хотите получить на выходе, и сколько труда в это вложить.
Какую бы реализацию вы не выбрали, она будет иметь параметры, которые требуют настройки, либо какой-либо калибровки (обучения).