[發(fā)明專利]一種通過多參數(shù)融合處理設(shè)備狀態(tài)的方法和系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201510045301.0
• 申請(qǐng)日: 2015-01-29
• 公開（公告）號(hào): CN104573821B
• 公開（公告）日: 2018-05-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 馬海平;陸偉奇
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 紹興文理學(xué)院
• 主分類號(hào): G06N5/04
• 分類號(hào): G06N5/04;G06K9/62
• 代理公司: 杭州知通專利代理事務(wù)所(普通合伙) 33221
• 代理人: 應(yīng)圣義

1.一種通過多參數(shù)融合處理設(shè)備狀態(tài)的方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

數(shù)據(jù)采集器采集智能社區(qū)的社區(qū)數(shù)據(jù)，并將所述社區(qū)數(shù)據(jù)發(fā)送到數(shù)據(jù)處理器；

所述數(shù)據(jù)處理器根據(jù)預(yù)設(shè)的處理算法對(duì)所述社區(qū)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)象識(shí)別和一致性描述，獲取經(jīng)過融合的社區(qū)數(shù)據(jù)，所述處理算法包括：卡爾曼濾波算法、聚類分析算法和模糊推理算法；

所述數(shù)據(jù)處理器根據(jù)預(yù)設(shè)的處理算法對(duì)所述社區(qū)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)象識(shí)別和一致性描述，獲取經(jīng)過融合的社區(qū)數(shù)據(jù)的步驟，包括：

通過預(yù)設(shè)的卡爾曼濾波算法估計(jì)所述社區(qū)數(shù)據(jù)的最佳狀態(tài)；

通過聚類分析算法提取所述最佳狀態(tài)的社區(qū)數(shù)據(jù)的特征參數(shù)，并根據(jù)所述特征參數(shù)之間的相似度對(duì)所述特征參數(shù)進(jìn)行分類；

通過模糊推理算法對(duì)所述特征參數(shù)進(jìn)行對(duì)象識(shí)別和一致性描述，獲取經(jīng)過融合的社區(qū)數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)處理器將所述經(jīng)過融合的社區(qū)數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)的設(shè)備處理?xiàng)l件進(jìn)行比對(duì)，如果所述經(jīng)過融合的社區(qū)數(shù)據(jù)與所述設(shè)備處理?xiàng)l件相匹配，則對(duì)設(shè)備進(jìn)行處理。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述數(shù)據(jù)處理器將所述經(jīng)過融合的社區(qū)數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)的設(shè)備處理?xiàng)l件進(jìn)行比對(duì)，如果所述經(jīng)過融合的社區(qū)數(shù)據(jù)與所述設(shè)備處理?xiàng)l件相匹配，則對(duì)設(shè)備進(jìn)行處理的步驟之后，所述方法還包括以下步驟：

數(shù)據(jù)處理器將處理的結(jié)果發(fā)送到用戶的終端。

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述數(shù)據(jù)處理器將所述經(jīng)過融合的社區(qū)數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)的設(shè)備處理?xiàng)l件進(jìn)行比對(duì)，如果所述經(jīng)過融合的社區(qū)數(shù)據(jù)與所述設(shè)備處理?xiàng)l件相匹配，則對(duì)設(shè)備進(jìn)行處理的步驟之前，所述方法還包括以下步驟：

數(shù)據(jù)處理器預(yù)設(shè)所述設(shè)備處理?xiàng)l件。

4.一種通過多參數(shù)融合處理設(shè)備狀態(tài)的系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：

數(shù)據(jù)采集器，用于采集智能社區(qū)的社區(qū)數(shù)據(jù)，并將所述社區(qū)數(shù)據(jù)發(fā)送到數(shù)據(jù)處理器；

數(shù)據(jù)處理器，用于接收所述數(shù)據(jù)采集器采集的社區(qū)數(shù)據(jù)，根據(jù)預(yù)設(shè)的處理算法對(duì)所述社區(qū)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)象識(shí)別和一致性描述，獲取經(jīng)過融合的社區(qū)數(shù)據(jù)，將所述經(jīng)過融合的社區(qū)數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)的設(shè)備處理?xiàng)l件進(jìn)行比對(duì)，如果所述經(jīng)過融合的社區(qū)數(shù)據(jù)與所述設(shè)備處理?xiàng)l件相匹配，則對(duì)設(shè)備進(jìn)行處理，所述處理算法包括：卡爾曼濾波算法、聚類分析算法和模糊推理算法；

所述數(shù)據(jù)處理器包括：

最佳狀態(tài)估計(jì)單元，用于通過預(yù)設(shè)的卡爾曼濾波算法估計(jì)所述社區(qū)數(shù)據(jù)的最佳狀態(tài)；

分類單元，用于通過聚類分析算法提取所述最佳狀態(tài)估計(jì)單元估計(jì)的最佳狀態(tài)的社區(qū)數(shù)據(jù)的特征參數(shù)，并根據(jù)所述特征參數(shù)之間的相似度對(duì)所述特征參數(shù)進(jìn)行分類；

融合數(shù)據(jù)獲取單元，用于通過模糊推理算法對(duì)所述分類單元分類的特征參數(shù)進(jìn)行對(duì)象識(shí)別和一致性描述，獲取經(jīng)過融合的社區(qū)數(shù)據(jù)。

5.如權(quán)利要求4所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)處理器還用于將處理的結(jié)果發(fā)送到用戶的終端。

6.如權(quán)利要求4所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)處理器還用于預(yù)設(shè)所述設(shè)備處理?xiàng)l件。