CN112731818A - 一种计量装置通信仿真系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种计量装置通信仿真系统及方法，包括，步骤S1，根据预设的业务应用场景数据确定各应用场景类型下满足业务需求的通信时间信息、通信网络信息及通信数据包，根据预先训练的规则库分别进行画像，生成与应用场景类型对应的通信信息画像结果；根据所述通信信息画像结果确定用户各通信行为对应的分布概率；步骤S2，在不同的应用场景下随机生成不同类型的业务，随机选择仿真用户在完成业务中的通信行为，并根据所述用户各通信行为的分布概率生成仿真行为数据；步骤S3，根据所述仿真行为数据模仿发送数据的行为进行模拟智能通信。本发明分析用户的用电模式，提升电能数据的利用率，提升业务水平，有助于企业迎合用户用电需求。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域，特别是涉及一种计量装置通信仿真系统及方法。
背景技术
近年来我国电力工业进入飞速发展阶段，由于当前经济条件和技术发展的限制，电能计量装置的稳定性、可靠性直接影响电力贸易计算的公正性和公平性。电能计量装置关系到电网的安全运行和用电安全。目前智能电表已经得到广泛的应用，智能电网几乎覆盖我国所有区域，智能电表不仅能够采集用户的原始数据，同时能够通过智能电网与电力企业数据平台进行双端数据传输。收集得到的原始电能数据可以用作线损分析和故障排查，对电力企业提升电能传输效率和降低损耗具有指导意义。
画像技术是基于数据挖掘方法，通过尽可能地挖掘用户数据信息，提取得到符合特定业务需求的对用户的形式化描述，这些描述通常被定义为标签。通过分析这些标签信息可以从抽象的数据中得知定性的用户描述，同时为用户打上标签也有利于电力企业分析用户的用电模式并加以仿真，对优化企业服务迎合用户需求具有指导意义。目前现有的画像技术普遍基于大数据，例如电商网站和视频网站的推荐系统，针对电力企业用户的画像技术研究较少；同时，计量通信装置传输的数据报也仅限于电量或电能数据，数据的种类比较局限，对于通信信息的统计和挖掘也相当贫乏，并且通常是用户端到服务端的单向通信，对于信道的利用并不充分。综上，目前并没有利用画像技术在双向通信网络中传递统计信息模拟计量装置进行智能通信的技术，对于上述技术的仿真方法也没有相关研究。
目前尚无基于画像技术的智能计量装置通信的产品。在计量装置通信方面，现有电量计量装置通信等软件，但这些软件都未结合画像技术或者其他数据挖掘技术，对智能化的计量装置模拟仿真通信没有提供有效的解决方法和技术手段。因而，无法有效进行仿真通信，无法有效的帮助电力企业分析用户的用电模式，以迎合用户需求提供准确的服务内容，不能满足电力企业及其用户的业务需求。
发明内容
本发明的目的在于，提出一种计量装置通信仿真系统及方法，解决无法有效的帮助电力企业分析用户的用电模式，以迎合用户需求提供准确的服务内容的技术问题。
一方面，提供一种计量装置通信仿真方法，包括以下步骤：
步骤S1，根据预设的业务应用场景确定各应用场景下满足业务需求的通信时间、通信网络及通信数据包，根据预先训练的规则库分别对所述通信时间、所述通信网络及所述通信数据包进行画像，生成与应用场景类型对应的通信信息画像结果；根据所述通信信息画像结果确定用户各通信行为对应的分布概率；
步骤S2，在不同的应用场景下随机生成不同类型的业务，随机决定仿真用户在完成业务中的通信行为，并根据所述用户各通信行为的分布概率生成仿真行为数据；
步骤S3，根据所述仿真行为数据模仿发送数据的行为进行模拟智能通信。
优选地，还包括：采集计量装置的通信数据，根据预设提取规则对通信数据进行提取并分类统计，生成规则库。
优选地，所述根据预设提取规则对通信数据进行提取并分类统计包括：
获取通信数据中计量装置生成的流量数据包信息，并对所述流量数据包的特征进行随机采样，生成通信数据样本集；
将所述通信数据样本集划分成若干个簇，根据预设的标记规则对划分后的簇标记类别标签，将同一簇的样本标记相同的类别标签且不同簇的样本标记不同的类别标签；其中，所述若干个簇使最小化平方误差E最小。
优选地，所述使最小化平方误差E最小根据以下公式确定：
其中，μi表示簇Ci的均值向量；X＝{x1，x2，...，xn}表示通信数据样本集；n表示通信数据样本的序号；Ci表示第i个簇；i表示簇的序号；k表示簇的总数。
优选地，所述根据预设提取规则对通信数据进行提取并分类统计还包括：按照类别标签出现的频率进行升序排序，生成排序后的类别(Y1，Y2，...，Yc)；其中，Y1表示最不频繁的出现的类别，Yc表示最频繁出现的类别；
根据预设的迭代规则对所述排序后的类别进行迭代，生成规则库。
优选地，所述根据预设的迭代规则对所述排序后的类别进行迭代具体包括：
进行第1次迭代时，将最不频繁的出现的类别的样本标记为正例，其余样本标记为反例，使用顺序覆盖算法产生区分正例和反例的规则加入规则库，确保扩展的规则使所述规则库的信息增益最大；
进行非第1次迭代时，依次将除最不频繁的出现的类别和最频繁出现的类别标记为反例，其余标记为正例，按照顺序覆盖算法产生区分正例和反例的规则，确保扩展的规则使所述规则库的信息增益最大，直到仅剩下最频繁出现的类别，将最频繁出现的类别作为默认类；
其中，所述信息增益根据以下公式进行计算：
其中，p0表示原规则r：A覆盖的正例数量；n0表示原规则r：A覆盖的反例数量；p1表示扩展后规则r′：A∧B覆盖的正例数量；n1表示扩展后规则r′：A∧B覆盖的反例数量。
另一方面，还提供一种计量装置通信仿真系统，用以实现所述的计量装置通信仿真方法，包括：通信模块、画像模块、控制模块；
所述通信模块，用以采集计量装置的通信数据；并获取确定应用场景下满足业务需求的通信时间、通信网络及通信数据包；
所述画像模块，用以根据预设提取规则对通信数据进行提取并分类统计，生成规则库；
所述控制模块，用以确定预设的业务应用场景确定各应用场景下满足业务需求的用户通信行为；
其中，所述画像模块还用以根据所述规则库分别对所述通信时间、所述通信网络及所述通信数据包进行画像，生成与应用场景类型对应的通信信息画像结果；根据所述通信信息画像结果确定用户各通信行为对应的分布概率；
所述控制模块还用以在不同的应用场景下随机生成不同类型的业务，随机决定仿真用户在完成业务中的通信行为，并根据所述用户各通信行为的分布概率生成仿真行为数据；并根据所述仿真行为数据模仿发送数据的行为进行模拟智能通信。
优选地，所述画像模块获取通信数据中计量装置生成的流量数据包信息，并对所述流量数据包的特征进行随机采样，生成通信数据样本集；
将所述通信数据样本集划分成若干个簇，根据预设的标记规则对划分后的簇标记类别标签，将同一簇的样本标记相同的类别标签且不同簇的样本标记不同的类别标签；其中，所述若干个簇使最小化平方误差E最小；
其中，所述使最小化平方误差E最小根据以下公式确定：
其中，μi表示簇Ci的均值向量；X＝{x1，x2，...，xn}表示通信数据样本集；n表示通信数据样本的序号；Ci表示第i个簇；i表示簇的序号；k表示簇的总数。
优选地，所述画像模块还用于按照类别标签出现的频率进行升序排序，生成排序后的类别(Y1，Y2，...，Yc)；其中，Y1表示最不频繁的出现的类别，Yc表示最频繁出现的类别；
根据预设的迭代规则对所述排序后的类别进行迭代，生成规则库；
其中，所述根据预设的迭代规则对所述排序后的类别进行迭代具体包括：
进行第1次迭代时，将最不频繁的出现的类别的样本标记为正例，其余样本标记为反例，使用顺序覆盖算法产生区分正例和反例的规则加入规则库，确保扩展的规则使所述规则库的信息增益最大；
进行非第1次迭代时，依次将除最不频繁的出现的类别和最频繁出现的类别标记为反例，其余标记为正例，按照顺序覆盖算法产生区分正例和反例的规则，确保扩展的规则使所述规则库的信息增益最大，直到仅剩下最频繁出现的类别，将最频繁出现的类别作为默认类；
所述信息增益根据以下公式进行计算：
其中，p0表示原规则r：A覆盖的正例数量；n0表示原规则r：A覆盖的反例数量；p1表示扩展后规则r′：A∧B覆盖的正例数量；n1表示扩展后规则r′：A∧B覆盖的反例数量。
优选地，所述控制模块包括：信令仿真模块、统计模块、仿真控制模块；
所述信令仿真模块，用以在不同的应用场景下随机生成不同类型的业务，随机决定仿真用户在完成业务中的通信行为；并根据所述仿真行为数据模仿发送数据的行为进行模拟智能通信；
所述统计模块，用以根据所述用户各通信行为的分布概率生成仿真行为数据；
所述仿真控制模块，用以控制所述统计模块生成仿真行为数据，并控制所述信令仿真模块模拟不同的应用场景下的不同类型的业务、完成业务中的通信行为，以及控制所述信令仿真模块模拟智能通信。
综上，实施本发明的实施例，具有如下的有益效果：
本发明提供的计量装置通信仿真系统及方法，将画像技术应用于电力企业计量装置通信数据的分析，具有开创性，同时有利于电力企业分析用户的用电模式，提升电能数据的利用率，提升业务水平，有助于企业迎合用户用电需求，提升服务水平；构建规则库，克服了人为分析用户用电数据的主观性，为相关业务提供可靠的理论基础和依据；以较高的可信度仿真用户行为发送电能数据，为电力企业深入构建智能电网和电力企业数据中台奠定基础。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，根据这些附图获得其他的附图仍属于本发明的范畴。
图1为本发明实施例中一种计量装置通信仿真方法的主流程示意图。
图2为本发明实施例中一种计量装置通信仿真系统的结构示意图
图3为本发明实施例中画像处理的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。
如图1所示，为本发明提供的一种计量装置通信仿真方法的一个实施例的示意图。在该实施例中，所述方法包括以下步骤：
如图3所示，步骤S10，采集计量装置的通信数据，根据预设的画像模型对所述通信数据进行训练，生成规则库；可以理解的是，获取通信数据中计量装置生成的流量数据包信息，并对所述流量数据包的特征进行随机采样，生成通信数据样本集；将所述通信数据样本集划分成若干个簇，根据预设的标记规则对划分后的簇标记类别标签，将同一簇的样本标记相同的类别标签且不同簇的样本标记不同的类别标签；其中，所述若干个簇使最小化平方误差E最小。可以理解的是，主要利用K-Means聚类算法实现，对计量装置产生的流量数据包进行随机抽样，以形成用户电能数据样本集。对于样本集按照样本之间的距离大小将样本集划分为k个簇，让簇内的样本点尽量紧密的联系在一起，让簇之间的距离尽量地大，该指标通过最小化平方误差E进行衡量。设用户电能数据样本集为X＝{x1，x2，...，xn}，K-Means聚类分析的结果是一个簇划分(C1，C2，...，Ck)，使得最小化平方误差E最小；使用循环迭代的方式以找到使得最小化平方误差E最小的簇划分，划分得到k个簇，认定簇内部的若干样本属于一种行为模式，进行标记；结合电能领域的数据经验可以为这些标记赋予具体的含义，属于同一个簇的样本标记相同，供后续建立规则库使用。具体地，最小化平方误差E根据以下公式确定：
其中，μi表示簇Ci的均值向量；X＝{x1，x2，...，xn}表示通信数据样本集；n表示通信数据样本的序号；Ci表示第i个簇；i表示簇的序号；k表示簇的总数。
本实施例中，得到的用户电能数据样本集并标记了标签后，建立规则库；按照类别标签出现的频率进行升序排序，生成排序后的类别{Y1，Y2，...，Yc}；其中，Y1表示最不频繁的出现的类别，Yc表示最频繁出现的类别；根据预设的迭代规则对所述排序后的类别进行迭代，生成规则库。
具体地，根据预设的迭代规则对所述排序后的类别进行迭代具体包括：
进行第1次迭代时，将最不频繁的出现的类别的样本标记为正例，其余样本标记为反例，使用顺序覆盖算法产生区分正例和反例的规则加入规则库，确保扩展的规则使所述规则库的信息增益最大；
进行非第1次迭代时，依次将除最不频繁的出现的类别和最频繁出现的类别标记为反例，其余标记为正例，按照顺序覆盖算法产生区分正例和反例的规则，确保扩展的规则使所述规则库的信息增益最大，直到仅剩下最频繁出现的类别，将最频繁出现的类别作为默认类。信息增益根据以下公式进行计算：
其中，p0表示原规则r：A覆盖的正例数量；n0表示原规则r：A覆盖的反例数量；p1表示扩展后规则r′：A∧B覆盖的正例数量；n1表示扩展后规则r′：A∧B覆盖的反例数量。
步骤S1，根据预设的业务应用场景确定各应用场景下满足业务需求的通信时间、通信网络及通信数据包，根据所述规则库分别对所述通信时间、所述通信网络及所述通信数据包进行画像，生成与应用场景类型对应的通信信息画像结果；根据所述通信信息画像结果确定用户各通信行为对应的分布概率；
可以理解的是，根据得到的规则库，根据规则库可以产生决策树，进而对于接下来计量装置产生的数据，通过该决策树就可以直接生成标签数据，得到画像信息。依据此规则库，对于所有电能数据可以进行分类统计以计算用户画像信息的概率分布，为后续随机生成业务信息和仿真行为打下基础。在明确的业务应用场景下，根据提前设定好的算法对符合业务需求的通信时间、通信网络、数据包等统计信息进行画像和分析。
步骤S2，在不同的应用场景下随机生成不同类型的业务，随机决定仿真用户在完成业务中的通信行为，并根据所述用户各通信行为的分布概率生成仿真行为数据；
可以理解的是，通过统计模块中已统计的通信信息计算用户行为分布概率；根据统计信息中计量系统的画像统计分布的概率，在不同的应用场景随机生成不同类型的业务，随机决定仿真用户在完成业务中的行为参数。
步骤S3，根据所述仿真行为数据模仿发送数据的行为进行模拟智能通信。具体地，获取防止行为数据后，根据防止行为数据中的应用场景参数设置模拟通信的场景，根据用户行为分布概率确定模拟用户行为的种类和占比量，根据满足业务需求的通信时间、通信网络及通信数据具体设定模拟通信中的时间、网络环境及数据量，根据这些设定好的数据进行通信模拟。
如图2所示，为本发明提供的一种计量装置通信仿真系统的一个实施例的示意图。在该实施例中，该系统用以实现上述的计量装置通信仿真方法，包括：通信模块、画像模块、控制模块；
所述通信模块，用以采集计量装置的通信数据；并获取确定应用场景下满足业务需求的通信时间、通信网络及通信数据包；可以理解的是，用双向通信网络。计量装置的一个基本功能是对智能计量的数据与统计信息进行编辑、确认和估算，保障即使通信网络用户侧故障和中断，流向软件的数据流或者信息系统的完整和准确性。
具体实施例中，信息采集主要依托与采集终端和计量装置之间的通信实现，通常情况下考虑到建设成本和通信稳定性，使用串行物理通信方式进行信息传递。采用RS485接口标准，采用平衡发送方式传输数据信号，确保能基于该协议进行数据上传和数据接收，以实现双向数据传输功能，通信协议的设计如下表所示：
采集终端和计量装置信息帧格式
其中，识别码是计量装置的唯一身份识别信息，通过该识别码查询电力系统数据库即可得到该计量装置的用户信息，控制码C是表明该数据帧的功能是上传数据还是接收数据，长度L为2字节，校验码CS是循环冗余校验码。通信网络与电力企业数据库之间的通信主要基于TCP/IP协议，将采集终端收集到的电能数据封装成IP数据包，在公网上远程传输至电力企业数据服务平台，进行解析、获取、处理、存储等。
所述画像模块，用以根据预设提取规则对通信数据进行提取并分类统计，生成规则库；还用以根据所述规则库分别对所述通信时间、所述通信网络及所述通信数据包进行画像，生成与应用场景类型对应的通信信息画像结果；根据所述通信信息画像结果确定用户各通信行为对应的分布概率；可以理解的是，通过计量装置中数据流量包发送的一些特性，总结出数据的通信规律，建立规则库。之后依据统计信息中计量系统的画像统计分布的概率，随机确定仿真用户发起业务的类型，以及随机决定仿真用户在完成业务中的行为参数。
具体实施例中，所述画像模块还用于获取通信数据中计量装置生成的流量数据包信息，并对所述流量数据包的特征进行随机采样，生成通信数据样本集；
将所述通信数据样本集划分成若干个簇，根据预设的标记规则对划分后的簇标记类别标签，将同一簇的样本标记相同的类别标签且不同簇的样本标记不同的类别标签；其中，所述若干个簇使最小化平方误差E最小；
其中，所述使最小化平方误差E最小根据以下公式确定：
其中，μi表示簇Ci的均值向量；X＝{x1，x2，...，xn}表示通信数据样本集；n表示通信数据样本的序号；Ci表示第i个簇；i表示簇的序号；k表示簇的总数。
还用于按照类别标签出现的频率进行升序排序，生成排序后的类别(Y1，Y2，...，Yc)；其中，Y1表示最不频繁的出现的类别，Yc表示最频繁出现的类别；
根据预设的迭代规则对所述排序后的类别进行迭代，生成规则库；
其中，所述根据预设的迭代规则对所述排序后的类别进行迭代具体包括：
进行第1次迭代时，将最不频繁的出现的类别的样本标记为正例，其余样本标记为反例，使用顺序覆盖算法产生区分正例和反例的规则加入规则库，确保扩展的规则使所述规则库的信息增益最大；
进行非第1次迭代时，依次将除最不频繁的出现的类别和最频繁出现的类别标记为反例，其余标记为正例，按照顺序覆盖算法产生区分正例和反例的规则，确保扩展的规则使所述规则库的信息增益最大，直到仅剩下最频繁出现的类别，将最频繁出现的类别作为默认类；
所述信息增益根据以下公式进行计算：
其中，p0表示原规则r：A覆盖的正例数量；n0表示原规则r：A覆盖的反例数量；p1表示扩展后规则r′：A∧B覆盖的正例数量；n1表示扩展后规则r′：A∧B覆盖的反例数量。
所述控制模块，用以确定预设的业务应用场景确定各应用场景下满足业务需求的用户通信行为；还用以在不同的应用场景下随机生成不同类型的业务，随机决定仿真用户在完成业务中的通信行为，并根据所述用户各通信行为的分布概率生成仿真行为数据；并根据所述仿真行为数据模仿发送数据的行为进行模拟智能通信。
具体实施例中，所述控制模块包括：信令仿真模块、统计模块、仿真控制模块；
所述信令仿真模块，用以在不同的应用场景下随机生成不同类型的业务，随机决定仿真用户在完成业务中的通信行为；并根据所述仿真行为数据模仿发送数据的行为进行模拟智能通信；
所述统计模块，用以根据所述用户各通信行为的分布概率生成仿真行为数据；
所述仿真控制模块，用以控制所述统计模块生成仿真行为数据，并控制所述信令仿真模块模拟不同的应用场景下的不同类型的业务、完成业务中的通信行为，以及控制所述信令仿真模块模拟智能通信。
综上，实施本发明的实施例，具有如下的有益效果：
本发明提供的计量装置通信仿真系统及方法，将画像技术应用于电力企业计量装置通信数据的分析，具有开创性，同时有利于电力企业分析用户的用电模式，提升电能数据的利用率，提升业务水平，有助于企业迎合用户用电需求，提升服务水平；构建规则库，克服了人为分析用户用电数据的主观性，为相关业务提供可靠的理论基础和依据；以较高的可信度仿真用户行为发送电能数据，为电力企业深入构建智能电网和电力企业数据中台奠定基础。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。
Claims (10)
1.一种计量装置通信仿真方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1，根据预设的业务应用场景数据确定不同应用场景类型下满足业务需求的通信时间信息、通信网络信息及通信数据包，根据预先训练的规则库分别对所述通信时间信息、所述通信网络信息及所述通信数据包进行画像，生成与应用场景类型对应的通信信息画像结果；根据所述通信信息画像结果确定用户在不同应用场景类型下的各通信行为所对应的分布概率；
步骤S2，在不同的应用场景下随机生成不同类型的业务，随机选择仿真用户在完成业务中的通信行为，并根据用户在完成业务中的通信行为所对应的分布概率生成仿真行为数据；
步骤S3，根据所述仿真行为数据模仿用户在完成业务中的发送数据的行为，实现模拟智能通信。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
步骤S10，采集计量装置的通信数据，根据预设的画像模型对所述通信数据进行训练，生成规则库。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S10包括：
获取通信数据中计量装置生成的流量数据包信息，并对所述流量数据包的特征进行随机采样，生成通信数据样本集；
将所述通信数据样本集划分成若干个簇，根据预设的标记规则对划分后的簇标记类别标签，将同一簇的样本标记相同的类别标签且不同簇的样本标记不同的类别标签；其中，所述若干个簇使最小化平方误差E最小。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述使最小化平方误差E最小根据以下公式确定：
其中，μi表示簇Ci的均值向量；X＝{x1，x2，...，xn}表示通信数据样本集；n表示通信数据样本的序号；Ci表示第i个簇；i表示簇的序号；k表示簇的总数。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤S10还包括：
按照类别标签出现的频率进行升序排序，生成排序后的类别(Y1，Y2，...，Yc)；其中，Y1表示最不频繁的出现的类别，Yc表示最频繁出现的类别；
根据预设的迭代规则对所述排序后的类别进行迭代，生成规则库。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据预设的迭代规则对所述排序后的类别进行迭代具体包括：
进行第1次迭代时，将最不频繁的出现的类别的样本标记为正例，其余样本标记为反例，使用顺序覆盖算法产生区分正例和反例的规则加入规则库，确保扩展的规则使所述规则库的信息增益最大；
进行非第1次迭代时，将除最不频繁的出现的类别和最频繁出现的类别标记为反例，其余标记为正例，按照顺序覆盖算法产生区分正例和反例的规则，确保扩展的规则使所述规则库的信息增益最大，直到仅剩下最频繁出现的类别，将最频繁出现的类别作为默认类；
其中，所述信息增益根据以下公式进行计算：
其中，p0表示原规则r：A覆盖的正例数量；n0表示原规则r：A覆盖的反例数量；p1表示扩展后规则r′：A∧B覆盖的正例数量；n1表示扩展后规则r′：A∧B覆盖的反例数量。
7.一种计量装置通信仿真系统，用以实现如权利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，包括：通信模块、画像模块、控制模块；
所述通信模块，用以采集计量装置的通信数据；并获取确定应用场景下满足业务需求的通信时间、通信网络及通信数据包；
所述画像模块，用以根据预设提取规则对通信数据进行提取并分类统计，生成规则库；
所述控制模块，用以确定预设的业务应用场景确定各应用场景下满足业务需求的用户通信行为；
其中，所述画像模块还用以根据所述规则库分别对所述通信时间、所述通信网络及所述通信数据包进行画像，生成与应用场景类型对应的通信信息画像结果；根据所述通信信息画像结果确定用户各通信行为对应的分布概率；
所述控制模块还用以在不同的应用场景下随机生成不同类型的业务，随机决定仿真用户在完成业务中的通信行为，并根据所述用户各通信行为的分布概率生成仿真行为数据；并根据所述仿真行为数据模仿发送数据的行为进行模拟智能通信。
8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述画像模块还用于获取通信数据中计量装置生成的流量数据包信息，并对所述流量数据包的特征进行随机采样，生成通信数据样本集；
将所述通信数据样本集划分成若干个簇，根据预设的标记规则对划分后的簇标记类别标签，将同一簇的样本标记相同的类别标签且不同簇的样本标记不同的类别标签；其中，所述若干个簇使最小化平方误差E最小；
其中，所述使最小化平方误差E最小根据以下公式确定：
其中，μi表示簇Ci的均值向量；X＝{x1，x2，...，xn}表示通信数据样本集；n表示通信数据样本的序号；Ci表示第i个簇；i表示簇的序号；k表示簇的总数。
9.如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述画像模块还用于按照类别标签出现的频率进行升序排序，生成排序后的类别(Y1，Y2，...，Yc)；其中，Y1表示最不频繁的出现的类别，Yc表示最频繁出现的类别；
根据预设的迭代规则对所述排序后的类别进行迭代，生成规则库；
其中，所述根据预设的迭代规则对所述排序后的类别进行迭代具体包括：
进行第1次迭代时，将最不频繁的出现的类别的样本标记为正例，其余样本标记为反例，使用顺序覆盖算法产生区分正例和反例的规则加入规则库，确保扩展的规则使所述规则库的信息增益最大；
进行非第1次迭代时，依次将除最不频繁的出现的类别和最频繁出现的类别标记为反例，其余标记为正例，按照顺序覆盖算法产生区分正例和反例的规则，确保扩展的规则使所述规则库的信息增益最大，直到仅剩下最频繁出现的类别，将最频繁出现的类别作为默认类；
所述信息增益根据以下公式进行计算：
其中，p0表示原规则r：A覆盖的正例数量；n0表示原规则r：A覆盖的反例数量；p1表示扩展后规则r′：A∧B覆盖的正例数量；n1表示扩展后规则r′：A∧B覆盖的反例数量。
10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述控制模块包括：信令仿真模块、统计模块、仿真控制模块；
所述信令仿真模块，用以在不同的应用场景下随机生成不同类型的业务，随机决定仿真用户在完成业务中的通信行为；并根据所述仿真行为数据模仿发送数据的行为进行模拟智能通信；
所述统计模块，用以根据所述用户各通信行为的分布概率生成仿真行为数据；
所述仿真控制模块，用以控制所述统计模块生成仿真行为数据，并控制所述信令仿真模块模拟不同的应用场景下的不同类型的业务、完成业务中的通信行为，以及控制所述信令仿真模块模拟智能通信。
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