[發明專利]邊緣計算盒子選舉方法、裝置、電子設備及介質

在審

• 申請號: 202110575255.0
• 申請日: 2021-05-26
• 公開（公告）號: CN113191455A
• 公開（公告）日: 2021-07-30
• 發明（設計）人: 黃哲
• 申請（專利權）人: 平安國際智慧城市科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 深圳市沃德知識產權代理事務所(普通合伙) 44347
• 代理人: 高杰;于志光

1.一種邊緣計算盒子選舉方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取預設局域網中多個邊緣計算盒子的設備數據，以及獲取多個所述邊緣計算盒子的環境評價數據；

根據所述設備數據和所述環境評價數據構建隨機森林數據集；

調用隨機森林算法對所述隨機森林數據集進行模型構建處理，得到隨機森林模型；

根據所述隨機森林模型計算所述多個邊緣計算盒子的目標值，確定所述目標值大于或者等于預設目標閾值的邊緣計算盒子為目標邊緣計算盒子。

2.如權利要求1所述的邊緣計算盒子選舉方法，其特征在于，所述根據所述設備數據和所述環境評價數據構建隨機森林數據集，包括：

獲取所述設備數據對應的第一權重，以及所述環境評價數據對應的第二權重；

將所述設備數據、所述環境評價數據、所述第一權重和所述第二權重輸入至預設的單一設備函數公式，計算得到單一設備值；

根據所述單一設備值輸入至多個所述邊緣計算盒子中，通過所述邊緣計算盒子隨機生成預設個數的邊緣數據集，將所述預設個數的邊緣數據集匯總得到隨機森林數據集。

3.如權利要求1所述的邊緣計算盒子選舉方法，其特征在于，所述調用隨機森林算法對所述隨機森林數據集進行模型構建處理，得到隨機森林模型，包括：

獲取所述隨機森林數據集和所述隨機森林數據集對應的數據標注；

計算所述數據標注中任意一個標注特征對所述隨機森林數據集的基尼指數，得到所述數據標注對應的基尼指數集合；

對所述基尼指數集合中的基尼指數進行排序，選取所述基尼指數集合中最小的基尼指數所對應的標注特征作為切分點；

以所述切分點作為根節點，從所述切分點出發生成兩個子節點并將所述隨機森林數據集分配到所述子節點中；

直到將所述數據標注中的所有標注特征遍歷完畢，生成決策樹；

對所述決策樹進行剪枝處理，得到隨機森林模型。

4.如權利要求3所述的邊緣計算盒子選舉方法，其特征在于，所述對所述決策樹進行剪枝處理，包括：

計算所述決策樹上所有非葉子節點的表面誤差增益值；

對所述表面誤差增益值小于預設的增益閾值的非葉子節點進行剪枝。

5.如權利要求3所述的邊緣計算盒子選舉方法，其特征在于，所述計算所述數據標注中任意一個標注特征對所述隨機森林數據集的基尼指數，包括：

利用下述函數計算所述隨機森林數據集的基尼指數：

其中，Gini(p)為基尼指數，p_k表示所述隨機森林數據集中的第k個數據，K是所述隨機森林數據集中數據的個數。

6.如權利要求1至5中任一項所述的邊緣計算盒子選舉方法，其特征在于，所述獲取多個所述邊緣計算盒子的環境評價數據，包括：

獲取預設的多個評估特征和所述評估特征對應的評估標準；

選取任意一個評估特征，按照選取的評估特征對應的評估標準分析所述邊緣計算盒子的環境，得到所述評估特征對應的環境評價數據。

7.如權利要求1至5中任一項所述的邊緣計算盒子選舉方法，其特征在于，所述獲取預設局域網中多個邊緣計算盒子的設備數據，包括：

獲取預設的設備數據采集時間；

在所述設備數據采集時間達到時采集預設局域網中多個邊緣計算盒子的設備數據。

8.一種邊緣計算盒子選舉裝置，其特征在于，所述裝置包括：

數據獲取模塊，用于獲取預設局域網中多個邊緣計算盒子的設備數據，以及獲取多個所述邊緣計算盒子的環境評價數據；

數據集構建模塊，用于根據所述設備數據和所述環境評價數據構建隨機森林數據集；

模型構建模塊，用于調用隨機森林算法對所述隨機森林數據集進行模型構建處理，得到隨機森林模型；

評分計算模塊，用于根據所述隨機森林模型計算所述多個邊緣計算盒子的目標值，確定所述目標值大于或者等于預設目標閾值的邊緣計算盒子為目標邊緣計算盒子。