[發明專利]一種時間段劃分的方法及智能設備在審
| 申請號: | 202010415927.7 | 申請日: | 2020-05-16 |
| 公開(公告)號: | CN113689690A | 公開(公告)日: | 2021-11-23 |
| 發明(設計)人: | 陳維強;高雪松;孫萁浩;孟衛明 | 申請(專利權)人: | 海信集團有限公司 |
| 主分類號: | G08G1/01 | 分類號: | G08G1/01;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291 | 代理人: | 王春波 |
| 地址: | 266071 山*** | 國省代碼: | 山東;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 時間段 劃分 方法 智能 設備 | ||
1.一種智能設備,其特征在于,包括:
接收器,被配置為獲取預設時間范圍內N個時段對應的N段流量數據;其中,所述N個時段具有相同的時長;
處理器,被配置為:
根據所述N段流量數據確定任意兩段流量數據之間的影響因子;
根據所述影響因子確定所述影響因子對應的K個表征信息;
根據所述K個表征信息將所述N段流量數據分成M組;其中,屬于同一組的各流量數據的表征信息類似;
將所述N個時段中流量數據屬于同一組的劃為同一時間集合得到M個時段。
2.如權利要求1所述的智能設備,其特征在于,所述處理器,被配置為:
將每段流量數據對應的K個表征信息確定為一個樣本點;
通過層次聚類算法對N個樣本點進行聚類得到M組。
3.如權利要求2所述的智能設備,其特征在于,所述處理器,被配置為:
計算每段流量數據對應的K維特征向量從而得到一個樣本點,其中,K維特征向量與K個表征信息一一對應。
4.如權利要求1所述的智能設備,其特征在于,所述處理器,還被配置為:
確定所述N段流量數據中異常流量數據所在的異常時段;
將所述異常時段的相似時段的流量數據作為所述異常時段的流量數據;所述相似時段為與所述異常時段具有重疊的相鄰時段,和/或,對于不同周期中與所述異常時段相同的時段。
5.如權利要求1所述的智能設備,其特征在于,所述處理器,還被配置為:
判斷所述M個時段中是否存在孤立時段;所述孤立時段是指時長小于設定閾值且與相鄰時段所屬的時間集合不同的時段;
將所述相鄰時段所屬的時間集合確定為所述孤立時段所屬的時間集合。
6.如權利要求1至5任一項所述的智能設備,其特征在于,所述處理器,還被配置為:
根據所述影響因子生成所述N段流量數據對應的鄰接矩陣;
根據所述鄰接矩陣計算拉普拉斯矩陣;
計算所述拉普拉斯矩陣的特征信息;
根據所述拉普拉斯矩陣的特征信息,確定所述K個表征信息。
7.一種時間段劃分的方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取預設時間范圍內N個時段對應的N段流量數據;其中,所述N個時段具有相同的時長;
根據所述N段流量數據確定任意兩段流量數據之間的影響因子;
根據所述影響因子確定所述影響因子對應的K個表征信息;
根據所述K個表征信息將所述N段流量數據分成M組;其中,屬于同一組的各流量數據的表征信息類似;
將所述N個時段中流量數據屬于同一組的劃為同一時間集合得到M個時段。
8.如權利要求7所述的方法,其特征在于,所述根據所述K個表征信息將所述N段流量數據分成M組,包括:
將每段流量數據對應的K個表征信息確定為一個樣本點;
通過層次聚類算法對N個樣本點進行聚類得到M組。
9.一種計算機設備,其特征在于,包括:
存儲器,用于存儲程序指令;
處理器,用于調用所述存儲器中存儲的程序指令,按照獲得的程序執行權利要求7或8所述的方法。
10.一種計算機可讀非易失性存儲介質,其特征在于,包括計算機可讀指令,當計算機讀取并執行所述計算機可讀指令時,使得計算機執行如權利要求7或8所述的方法。
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