[發明專利]應用程序分類方法及組態軟件服務系統

在審

• 申請號: 202011232553.1
• 申請日: 2020-11-06
• 公開（公告）號: CN112488154A
• 公開（公告）日: 2021-03-12
• 發明（設計）人: 王靈軍;劉鑫;李杰;夏元仕
• 申請（專利權）人: 珠海格力電器股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N20/00;G06F9/50
• 代理公司: 北京市隆安律師事務所 11323
• 代理人: 廉振保

本發明公開了一種應用程序分類方法及組態軟件服務系統，其中，該方法包括：獲取各類應用程序的輸入端數據和輸出端數據，形成訓練數據集；對訓練數據集進行分類訓練，得到應用程序的分類算法；根據分類算法對待分類的應用程序進行分類，確定待分類的應用程序的類別。本發明解決了現有技術中組態軟件的應用程序分類方式不夠客觀準確的問題，提高了應用程序分類方式的準確性、客觀性和可信度。

技術領域

本發明涉及軟件技術領域，具體而言，涉及一種應用程序分類方法及組態軟件服務系統。

背景技術

在工業控制領域，容器、虛擬化、云組態結合可以組成一套共享應用程序的組態開發系統。在該系統中，有開發者，用戶(開發者用組態為用戶開發應用程序)。開發者已經開發完成的應用程序可以為不同的用戶所使用(類似組態應用程序市場)。

上述系統面臨應用程序分類的問題，因為用戶需要根據分類來選擇所需要使用的應用。分類方式或是手工，或是根據用戶的使用后的描述或標簽進行分類。上述分類方式可能存在聲明與實際應用場景不符，或惡意刷數據的情況，造成分類結果不準確。

針對相關技術中組態軟件的應用程序分類方式不夠客觀準確的問題，目前尚未提出有效地解決方案。

發明內容

本發明提供了一種應用程序分類方法及組態軟件服務系統，以至少解決現有技術中的問題。

為解決上述技術問題，根據本發明實施例的一個方面，提供了一種應用程序分類方法，包括：獲取各類應用程序的輸入端數據和輸出端數據，形成訓練數據集；對訓練數據集進行分類訓練，得到應用程序的分類算法；根據分類算法對待分類的應用程序進行分類，確定待分類的應用程序的類別。

進一步地，獲取各類應用程序的輸入端數據和輸出端數據，形成訓練數據集，包括：從每類應用程序中隨機抽取第一預設個數樣本；對于每個樣本，采集第二預設個數掃描周期的輸入端數據和輸出端數據，形成訓練數據集。

進一步地，對訓練數據集進行分類訓練，得到應用程序的分類算法，包括：將訓練數據集劃分訓練集和測試集；按照機器學習算法，訓練訓練集和測試集，得到分類算法。

進一步地，根據分類算法對待分類的應用程序進行分類，確定待分類的應用程序的類別，包括：采集待分類的應用程序的第三預設個數掃描周期的輸入端數據和輸出端數據；根據分類算法對第三預設個數掃描周期的輸入端數據和輸出端數據進行分類，確定待分類的應用程序的類別。

進一步地，采集待分類的應用程序的第三預設個數掃描周期的輸入端數據和輸出端數據，包括：采集待分類的應用程序在仿真環境中運行時第三預設個數掃描周期的輸入端數據和輸出端數據，和/或，采集待分類的應用程序在生產環境中運行時第三預設個數掃描周期的輸入端數據和輸出端數據。

根據本發明實施例的另一方面，提供了一種組態軟件服務系統，包括：云計算節點，用于為用戶提供應用程序的分類服務，包括：第一數字孿生模塊，用于獲取各類應用程序的輸入端數據和輸出端數據；分類算法訓練模塊，用于將輸入端數據和輸出端數據形成訓練數據集，對訓練數據集進行分類訓練，得到應用程序的分類算法；分類模塊，用于根據分類算法對待分類的應用程序進行分類，確定待分類的應用程序的類別。

進一步地，系統還包括：端節點，用于運行應用程序，并采集輸入端數據和輸出端數據，上傳至云計算節點。

進一步地，端節點包括：應用程序運行模塊，用于運行應用程序；輸入端口采樣模塊，用于采集應用程序運行時每個掃描周期的輸入端數據；輸出端口采樣模塊，用于采集應用程序運行時每個掃描周期的輸出端數據；第二數字孿生模塊，用于與第一數字孿生模塊通信，將輸入端數據和輸出端數據發送至第一數字孿生模塊。

進一步地，云計算節點還包括：應用組態模塊，用于為用戶提供應用程序的組態設計服務；應用仿真模塊，用于為用戶提供仿真服務。