CN117150438A - 基于边缘计算的通信数据融合方法及系统 - Google Patents

基于边缘计算的通信数据融合方法及系统 Download PDF

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Abstract

本申请提供的基于边缘计算的通信数据融合方法及系统,通过为营销数据分析单元的每个描述片段整合单元进行数据控制,可以通过数据控制线程基于输入至描述片段整合单元的描述字段,来自适应地决定描述片段整合单元是否进行系数更新,由此可以准确地将需要进行系数更新的描述片段整合单元进行及时系数更新,且对无需进行系数更新的描述片段整合单元进行不更新处理,由此可以很好地提升各个描述片段整合单元的更新准确性,也可以减少对部分描述片段整合单元的多余更新,这不仅利于提升营销数据分析单元的训练效率,还有助于提升更新后的融合单元的性能。

Description

基于边缘计算的通信数据融合方法及系统
技术领域
本申请涉及数据融合技术领域,具体而言,涉及基于边缘计算的通信数据融合方法及系统。
背景技术
数据融合技术是指利用计算机对按时序获得的若干观测信息,在一定准则下加以自动分析、综合,以完成所需的决策和评估任务而进行的信息处理技术。
在结合边缘计算时,通过边缘设备获得营销数据,因为营销数据包含的数据种类众多,在对营销数据进行处理时,可能存在数据量过多,从而导致数据终端的工作量过大的问题,因此,亟需一种技术方案以改善上述技术问题。
发明内容
为改善相关技术中存在的技术问题,本申请提供了基于边缘计算的通信数据融合方法及系统。
第一方面,提供一种基于边缘计算的通信数据融合方法,所述方法包括:通过低压边缘融合控制单元与营销数据分析单元对初始营销数据进行营销数据解析处理,得到所述初始营销数据对应的第一重构营销数据;将所述第一重构营销数据加载至目标描述片段整合单元对应待分析描述字段中,通过为所述目标描述片段整合单元训练的数据控制线程对所述待分析描述字段进行系数调试处理,得到所述目标描述片段整合单元对应的控制系数;若确定所述目标描述片段整合单元对应的控制系数为有效系数,则通过所述初始营销数据与所述第一重构营销数据之间的第一异常系数,对所述目标描述片段整合单元的初始融合系数进行更新处理,得到所述目标描述片段整合单元的更新融合系数。
在一种独立实施的实施例中,由所述数据控制线程得到的控制系数用于反映融合合理性,所述融合合理性是指所述目标描述片段整合单元的融合系数,与加载至所述目标描述片段整合单元的待分析描述字段之间的合理性;当控制系数为有效系数时,表征所述目标描述片段整合单元的融合系数,与针对所述目标描述片段整合单元的待分析描述字段之间不携带有合理性;当控制系数为无效系数时,表征所述目标描述片段整合单元的融合系数,与针对所述目标描述片段整合单元的待分析描述字段之间携带有合理性。
在一种独立实施的实施例中,所述通过低压边缘融合控制单元与营销数据分析单元对初始营销数据进行营销数据解析处理,得到所述初始营销数据对应的第一重构营销数据,包括:通过所述低压边缘融合控制单元对所述初始营销数据进行营销数据解析处理,得到所述初始营销数据对应的潜在描述字段;对所述潜在描述字段进行统计处理,得到所述潜在描述字段对应的第一统计描述字段;通过所述营销数据分析单元对所述第一统计描述字段进行融合处理,得到所述初始营销数据对应的第一重构营销数据。
在一种独立实施的实施例中,在得到所述目标描述片段整合单元的更新融合系数之后,所述方法还包括:确定所述更新融合系数与所述初始融合系数之间的差异系数队列;对所述差异系数队列进行分类处理,得到所述差异系数队列对应的分类队列;所述分类队列系数的队列维度小于所述差异系数队列的队列维度;将涵盖所述分类队列与所述初始融合系数的目标描述片段整合单元作为更新描述片段整合单元,将涵盖所述更新描述片段整合单元的营销数据分析单元作为更新营销数据分析单元;获得所述低压边缘融合控制单元在所述营销数据解析处理过程中输出的潜在描述字段,通过所述潜在描述字段与所述更新营销数据分析单元对所述分类队列进行优化处理,得到所述分类队列对应的优化分类队列;将所述潜在描述字段、所述分类队列对应的优化分类队列以及所述目标描述片段整合单元对应的控制系数发送至融合数据处理终端,以使所述融合数据处理终端对所述潜在描述字段、所述分类队列对应的优化分类队列以及所述目标描述片段整合单元对应的控制系数进行融合处理,得到所述初始营销数据对应的融合营销数据。
在一种独立实施的实施例中,所述通过所述潜在描述字段与所述更新营销数据分析单元对所述分类队列进行优化处理,得到所述分类队列对应的优化分类队列,包括:通过所述第一异常系数对所述潜在描述字段进行优化处理,得到优化描述字段;对所述优化描述字段进行统计处理,得到所述优化描述字段对应的第二统计描述字段;通过所述更新营销数据分析单元对所述第二统计描述字段进行融合处理,得到所述初始营销数据对应的第二重构营销数据;确定所述初始营销数据与所述第二重构营销数据之间的第二异常系数,通过所述第二异常系数对所述分类队列进行优化处理,得到所述分类队列对应的优化分类队列。
在一种独立实施的实施例中,所述通过所述第一异常系数对所述潜在描述字段进行优化处理,得到优化描述字段,包括:对所述第一异常系数与所述潜在描述字段进行金字塔函数处理,得到所述潜在描述字段对应的第一阶级值;通过所述潜在描述字段对应的第一优化层与所述第一阶级值,对所述潜在描述字段进行优化处理,得到优化描述字段。
在一种独立实施的实施例中,所述通过所述第二异常系数对所述分类队列进行优化处理,得到所述分类队列对应的优化分类队列,包括:对所述第二异常系数与所述分类队列进行金字塔函数处理,得到所述分类队列对应的第二阶级值;通过所述分类队列对应的第二优化层与所述第二阶级值,对所述分类队列进行优化处理,得到所述分类队列对应的优化分类队列。
在一种独立实施的实施例中,所述将所述潜在描述字段、所述分类队列对应的优化分类队列以及所述目标描述片段整合单元对应的控制系数发送至融合数据处理终端,包括:获得通过所述第一异常系数对所述潜在描述字段进行优化处理后所得到的优化描述字段;将所述优化描述字段与所述优化分类队列分别进行统计处理,得到所述优化描述字段对应的统计结果,以及所述优化分类队列对应的统计优化队列;将所述统计结果、所述统计优化队列以及所述目标描述片段整合单元对应的控制系数分别进行算术解析处理,得到所述统计结果对应的第一解析结果、所述统计优化队列对应的第二解析结果以及所述控制系数对应的第三解析结果;将所述第一解析结果、所述第二解析结果以及所述第三解析结果发送至融合数据处理终端。
在一种独立实施的实施例中,所述将所述第一重构营销数据加载至目标描述片段整合单元对应待分析描述字段中,包括:获得所述营销数据分析单元中用于进行描述字段隐藏处理的描述字段隐藏线程;所述描述字段隐藏线程由描述片段整合单元排序所构成,所述描述片段整合单元排序包括所述目标描述片段整合单元;在所述目标描述片段整合单元位于所述描述片段整合单元排序的排序起始定位时,将所述低压边缘融合控制单元在所述营销数据解析处理过程中输出的潜在描述字段进行统计处理,得到第一统计描述字段,将所述第一统计描述字段作为所述目标描述片段整合单元在所述营销数据解析处理过程中的待分析描述字段;在所述目标描述片段整合单元位于所述描述片段整合单元排序的排序非起始定位时,将所述描述片段整合单元排序中所述目标描述片段整合单元的上一个描述片段整合单元,在所述营销数据解析处理过程中的输出描述字段,作为所述目标描述片段整合单元在所述营销数据解析处理过程中的待分析描述字段。
在一种独立实施的实施例中,在获得所述低压边缘融合控制单元在所述营销数据解析处理过程中输出的潜在描述字段后,所述方法还包括:通过所述潜在描述字段与所述更新营销数据分析单元对所述数据控制线程的线程系数进行更新处理,得到更新线程系数;涵盖所述更新线程系数的数据控制线程,用于在获得到所述目标描述片段整合单元在新一轮的营销数据解析处理过程中的更新待分析描述字段后,对所述更新待分析描述字段进行系数调试处理,得到所述目标描述片段整合单元对应的更新控制系数。
在一种独立实施的实施例中,所述通过所述潜在描述字段与所述更新营销数据分析单元对所述数据控制线程的线程系数进行更新处理,得到更新线程系数,包括:获得通过所述第一异常系数对所述潜在描述字段进行优化处理后所得到的优化描述字段;对所述优化描述字段进行统计处理,得到所述优化描述字段对应的第二统计描述字段;通过所述更新营销数据分析单元对所述第二统计描述字段进行融合处理,得到所述初始营销数据对应的第二重构营销数据;确定所述初始营销数据与所述第二重构营销数据之间的第二异常系数,通过所述第二异常系数对所述数据控制线程的线程系数进行优化处理,得到所述数据控制线程的线程系数对应的更新线程系数。
第二方面,提供一种基于边缘计算的通信数据融合系统,包括互相之间通信的处理器和存储器,所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行,以实现上述的方法。
本申请实施例所提供的基于边缘计算的通信数据融合方法及系统,在营销数据融合业务中,对于营销数据分析单元进行更新的过程,本申请为营销数据分析单元的每一个描述片段整合单元均训练一个数据控制线程用于自适应地决定该描述片段整合单元的融合系数是否应进行更新。其中,数据控制线程的输出可以根据输入至描述片段整合单元的描述字段来自适应地挑选是否要为描述片段整合单元加入新的信息(这里的新的信息可以理解成是为描述片段整合单元所引入的融合系数)。在通过对初始营销数据进行营销数据解析处理得到第一重构营销数据后,对于目标描述片段整合单元而言,对通过初始营销数据与第一重构营销数据之间的第一异常系数对该目标描述片段整合单元的融合系数(可将更新前的融合系数称为初始融合系数)进行更新前,可以通过目标描述片段整合单元的数据控制线程来对目标描述片段整合单元的待分析描述字段进行系数调试处理,得到一个输出系数后可以作为该目标描述片段整合单元的控制系数,若该控制系数为有效系数,那么即可基于上述第一异常系数对该目标描述片段整合单元的初始融合系数进行更新处理,得到目标描述片段整合单元的更新融合系数。可以理解的是,通过为营销数据分析单元的每个描述片段整合单元进行数据控制,可以通过数据控制线程基于输入至描述片段整合单元的描述字段,来自适应地决定描述片段整合单元是否进行系数更新,由此可以准确地将需要进行系数更新的描述片段整合单元进行及时系数更新,且对无需进行系数更新的描述片段整合单元进行不更新处理,由此可以很好地提升各个描述片段整合单元的更新准确性,也可以减少对部分描述片段整合单元的多余更新,这不仅利于提升营销数据分析单元的训练效率,还有助于提升更新后的融合单元的性能。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本申请的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请实施例所提供的一种基于边缘计算的通信数据融合方法的流程图。
具体实施方式
为了更好的理解上述技术方案,下面通过附图以及具体实施例对本申请技术方案做详细的说明,应当理解本申请实施例以及实施例中的具体特征是对本申请技术方案的详细的说明,而不是对本申请技术方案的限定,在不冲突的情况下,本申请实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
现有配电物联网管控体系中,低压边缘融合控制器作为实现边缘计算的一个节点并作为二次设备,具有信息传输、设备运行状态监测和分析、以单元的方式提供决策数据,可有效实现对相关配电单元的统一管控,相较于传统方法,不仅能够提升配网管理水平,同时对基础工作开展的时效性、工作效率、工作强度负荷有利。针对低压边缘融合控制器的数据特点,根据低压边缘融合控制器的业务类型,为提升其数据处理能力,提供如下实施例。
请参阅图1,示出了一种基于边缘计算的通信数据融合方法,该方法可以包括以下步骤S101-步骤S103所描述的技术方案。
步骤S101,通过低压边缘融合控制单元与营销数据分析单元对初始营销数据进行营销数据解析处理,得到初始营销数据对应的第一重构营销数据。
本实施例中,低压边缘融合控制单元与营销数据分析单元为低压边缘融合控制器中的集成模块,低压边缘融合控制器具体应用到电网中对电压异常以及电流异常等信息进行分析,这样能够具体的确定出出现异常的节点,在后续相关工作人员进行处理时,能够提高问题的处理效率,其中,数据获取端采集到营销数据,营销数据主要包括:三相电压、三相电流、有功功率、无功功率、视在功率、功率因数以及电量等,其中,营销数据的获取端可以包括:集中器或者融合终端采集;本申请的采集接口包括:塑料光纤、LoRF连接的设备(LoRF连接的设备包括:跌落传感器、二级漏电、漏电指示器以及负荷监测单元)以及RS485连接的设备(RS485连接的设备包括:漏保、电容器以及SVG等),上述设备能够实现对营销数据进行实时的监控,查出异常的位置,可以及时的对异常数据进行处理,为后续数据融合服务。在营销数据融合的业务中,对于一个待融合营销数据(可理解为未经过融合处理的营销数据,可将其称为初始营销数据),首先需要经过低压边缘融合控制单元(其中,低压边缘融合控制单元可以理解为低压边缘融合控制器具有低压边缘融合控制器一样的功能,低压边缘融合控制器具有如下功能:集供用电信息传输、设备运行状态监测、智能控制、就地化分析决策于一体的二次设备,低压边缘融合控制器采用双CPU设计,具备硬件存储,数据聚合,边缘计算和端云协同等功能,针对营销数据字在融合。低压边缘融合控制器支持全网通和双卡双通道数据传输,多主站上传,与集中器进行本地数据交互,实现营配融合。适用范围:适用于安装所有I型集中器的公变台区和型专变采集终端的专变台区)对其进行非线性变换(也就是营销数据解析处理),得到营销数据的潜在描述字段后可对其进行统计并基于概率分布线程进行算术解析处理,由此可以得到潜在描述字段对应的解析结果;随后,营销数据分析单元可以对潜在描述字段对应的解析结果进行算术融合处理(其中,算数融合可以理解为解析结果相加处理),以从解析结果恢复潜在描述字段(恢复潜在描述字段可以理解为潜在描述字段存在缺失的数据进行恢复)并将获得重构营销数据。对于低压边缘融合控制单元对初始营销数据的营销数据解析处理,以及营销数据分析单元对低压边缘融合控制单元的输出进行融合处理的过程,本申请可以将其作为一次营销数据解析处理,换而言之,通过低压边缘融合控制单元与营销数据分析单元对初始营销数据进行营销数据解析处理,可以得到初始营销数据对应的一个重构营销数据(为便于区别,可将该重构营销数据称为第一重构营销数据,该第一重构营销数据也就是融合营销数据);其中,营销数据可以通过电压检测设备以及电流检测设备等设备中获取得到。
对于通过低压边缘融合控制单元与营销数据分析单元对初始营销数据进行营销数据解析处理,得到初始营销数据对应的第一重构营销数据的具体实现方式,可为:通过低压边缘融合控制单元可以对初始营销数据进行营销数据解析处理,由此可以得到初始营销数据对应的潜在描述字段;随后,可以对潜在描述字段进行统计处理,由此可以得到潜在描述字段对应的第一统计描述字段;进一步地,可以通过营销数据分析单元对第一统计描述字段进行融合处理,由此可以得到初始营销数据对应的第一重构营销数据,其中第一重构营销数据可以理解为通过一系列处理后重新得到的营销数据。
其中,对潜在描述字段进行统计处理的步骤进行进一步的限定,潜在描述字段可以理解为初始营销数据中隐晦的特征数据,可以包括:用户信息特征以及用电量信息等;针对统计的具体步骤可以如下:将潜在描述字段按照设定的划分规则进行分类,然后将相同种类的数据整合到一起。
步骤S102,将第一重构营销数据加载至目标描述片段整合单元对应待分析描述字段中,通过为目标描述片段整合单元训练的数据控制线程对待分析描述字段进行系数调试处理,得到目标描述片段整合单元对应的控制系数。
其中,目标描述片段整合单元可以理解为人工智能融合网络,也可以理解为低压边缘融合控制单元的子单元,以弥补低压边缘融合控制单元中的不足之处,可以将数据进行智能融合处理。
进一步地,RS-485采用平衡发送和差分接收,因此具有抑制共模干扰的能力。在多机通信中,最重要的是保证通信有条不紊地进行,因此需要严格的通信协议和完善的通信软件。RS-485方式构成的多机通信系统采用主从式结构:一切都由主机单片机控制;并且在一个多机系统中,只有一台主机,各台从机之间不能相互通信,即使有信息交换也必须通过主机转发。采用RS-485构成的多机通信系统原理。
本申请中的描述片段整合单元可以是指营销数据分析单元中的卷积层,目标描述片段整合单元可以是指描述片段整合单元中的任一层(如卷积层中的任一层)。对于营销数据解析处理过程中,加载至目标描述片段整合单元的待分析描述字段,也就是目标描述片段整合单元的输入描述字段,通过上述可知,在目标描述片段整合单元为位于起始定位的第一个描述片段整合单元时,其待分析描述字段也就是上述第一统计描述字段。而在目标描述片段整合单元为非首个描述片段整合单元时,其待分析描述字段也就是上一个描述片段整合单元的输出。
具体的,对于将第一重构营销数据加载至目标描述片段整合单元对应待分析描述字段中的具体方式,可为:可以获得营销数据分析单元中用于进行描述字段隐藏处理的描述字段隐藏线程;换而言之,这里的描述字段隐藏线程可以是由描述片段整合单元排序所构成,且描述片段整合单元排序包括目标描述片段整合单元;随后,可以确定目标描述片段整合单元所处的排序定位,在目标描述片段整合单元位于描述片段整合单元排序的排序起始定位时,可以将低压边缘融合控制单元在营销数据解析处理过程中输出的潜在描述字段进行统计处理,得到第一统计描述字段后,可以将该第一统计描述字段作为目标描述片段整合单元在营销数据解析处理过程中的待分析描述字段;而在目标描述片段整合单元位于描述片段整合单元排序的排序非起始定位时,可以将描述片段整合单元排序中目标描述片段整合单元的上一个描述片段整合单元,在营销数据解析处理过程中的输出描述字段,作为目标描述片段整合单元在营销数据解析处理过程中的待分析描述字段。
为便于理解各个描述片段整合单元在营销数据解析过程中的待分析描述字段。
对于初始营销数据而言,可以首先通过低压边缘融合控制单元对其进行营销数据解析处理得到一个潜在描述字段,随后,可以将该潜在描述字段进行统计处理,由此可以得到一个统计描述字段(可称之为第一统计描述字段),对于该第一统计描述字段,可以首先输入至营销数据分析单元中卷积线程的第一个卷积层。
可以理解的是,在通过对初始营销数据进行一次营销数据解析处理得到第一重构营销数据后,即可基于初始营销数据与第一重构营销数据之间的第一异常系数,对低压边缘融合控制单元与营销数据分析单元进行更新处理,而在更新处理的过程中,对于营销数据分析单元而言,可以对各个描述片段整合单元的融合系数进行更新处理。本申请中,为了提升营销数据分析单元的更新效率,减少不必要的层更新,为每个描述片段整合单元均训练一个数据控制线程,用于自适应地控制描述片段整合单元的融合系数是否进行更新。通过各个描述片段整合单元的数据控制线程,可以自适应地调整营销数据分析单元中系数的更新定位(如需要进行系数更新的为哪一层)和层更新数目。可以理解的是,对于各个描述片段整合单元,某个描述片段整合单元进行系数更新后,在下一次的营销数据解析处理过程中,该描述片段整合单元会基于更新后的系数(即更新融合系数)对输入描述字段进行描述字段隐藏处理,下一层描述片段整合单元所接收到的输入涵盖有该描述片段整合单元引入的差异融合系数(初始融合系数+差异融合系数=更新融合系数)所处理得到的内容,而由于描述片段整合单元是累积的,那么对于描述片段整合单元引入的差异融合系数,是会一层一层进行累积的,而通过数据控制线程可以控制信息的累积速度,可以有挑选的加入新的信息,对于某一层可以决定是否要进行系数更新,若不进行系数更新,那么当前层不会引入新的融合系数作为差异融合系数。
基于上述可知,通过数据控制线程可以将输入描述字段映射为一个数值,该数值可包括有效系数与无效系数两个数值,所以本申请可以将数据控制线程对输入描述字段的映射处理称之为系数调试处理。那么对于营销数据分析单元中的某个描述片段整合单元(称为目标描述片段整合单元,即目标描述片段整合单元为营销数据分析单元中的任意一个描述片段整合单元)而言,在通过第一异常系数对其融合系数进行更新处理前,可以先通过为目标描述片段整合单元训练的数据控制线程对目标描述片段整合单元的待分析描述字段进行系数调试处理,由此可以输出一个结果,该结果可作为目标描述片段整合单元对应的控制系数。
可以理解的是,由于数据控制线程输出的有效系数与无效系数可用于决定某个描述片段整合单元的系数是否进行更新,而营销数据分析单元基于各个更新或未更新的描述片段整合单元,又可对低压边缘融合控制单元所输出的结果(统计后的潜在描述字段,如第一统计描述字段)进行营销数据融合处理,由此又可以得到一个新的重构营销数据,基于新的重构营销数据与初始营销数据之间的新的异常系数即可以判断当前的营销数据分析单元的系数好坏,若新的重构营销数据与初始营销数据之间的异常系数较小或得到减小,那么可说明营销数据分析单元中各个描述片段整合单元的系数是较为准确的,是与输入描述字段相适配的,由此才可以对输入描述字段进行准确地卷积计算得到较为准确地输出描述字段传至下一层;换言之,在基于数据控制线程的控制系数更新定位以及更新数目后,可以基于更新后的营销数据分析单元对低压边缘融合控制单元的输出内容进行再一次融合处理,由此可以得到一个新的重构营销数据,通过该新的重构营销数据的营销数据质量可以判断数据控制线程控制系数更新的控制效果,而通过该新的重构营销数据与初始营销数据之间的异常系数,也可以对该数据控制线程的线程系数进行更新,以使得该数据控制线程的输出越来越准确,从而提升系数更新控制效果,进而使得营销数据分析单元输出的重构营销数据的营销数据质量越来越高。换而言之,对于数据控制线程而言,其输出结果可用于反映当前的描述片段整合单元的融合系数,是否与输入描述字段(即待分析描述字段)相适配,若数据控制线程的输出结果为无效系数,则可以反映描述片段整合单元的融合系数可以适应该描述片段整合单元的待分析描述字段,无需更新即可进行准确地卷积处理;而若数据控制线程的输出结果为有效系数,则可以反映描述片段整合单元的融合系数无法适应该描述片段整合单元的待分析描述字段,需要进行进一步更新才可进行准确地卷积处理。换言之,对于目标描述片段整合单元而言,由数据控制线程得到的控制系数用于反映融合合理性,该融合合理性是指目标描述片段整合单元的融合系数,与加载至目标描述片段整合单元的待分析描述字段之间的合理性;当控制系数为有效系数时,可以表征目标描述片段整合单元的融合系数,与针对目标描述片段整合单元的待分析描述字段之间不携带有合理性,此时需要将目标描述片段整合单元的当前的融合系数(如初始融合系数)进行更新;当控制系数为无效系数时,表征目标描述片段整合单元的融合系数,与针对目标描述片段整合单元的待分析描述字段之间携带有合理性,此时无需将目标描述片段整合单元的当前的融合系数(如初始融合系数)进行更新。
步骤S103,若确定目标描述片段整合单元对应的控制系数为有效系数,则通过初始营销数据与第一重构营销数据之间的第一异常系数,对目标描述片段整合单元的初始融合系数进行更新处理,得到目标描述片段整合单元的更新融合系数。
示例性的,有效系数可以理解为整合成功的系数。
其中,低压边缘融合控制单元对来自多个传感器的信息进行融合,也可以将来自多个传感器的信息和人机界面的观测事实进行信息融合(这种融合通常是决策级融合)。提取征兆信息,在推理机作用下。将征兆与知识库中的知识匹配,做出故障诊断决策,提供给用户。在基于信息融合的故障诊断系统中可以加入自学习模块。故障决策经自学习模块反馈给知识库。并对相应的置信度因子进行修改,更新知识库。同时。自学习模块能根据知识库中的知识和用户对系统提问的动态应答进行推理。
本申请中,在得到目标描述片段整合单元对应的控制系数后,若确定目标描述片段整合单元对应的控制系数为有效系数,则可以通过初始营销数据与第一重构营销数据之间的第一异常系数,对目标描述片段整合单元的初始融合系数进行更新处理,得到目标描述片段整合单元的更新融合系数。本申请中,可以预设用于求取初始营销数据与重构营销数据的量化评估模型,通过该量化评估模型可以对低压边缘融合控制单元与营销数据分析单元的系数进行更新,本申请可以对量化评估模型进行更新,在低压边缘融合控制单元与营销数据分析单元为营销数据神经线程(其中,神经线程是一个由生物神经元组成的网络或电路,或者从现代意义上讲,是一个由人工神经元或节点组成的人工神经网络。因此,一个神经网络要么是由生物神经元组成的生物神经网络,要么是用于解决人工智能(AI)问题的人工神经网络。)时,通过率失真量化评估模型可以快速准确地对低压边缘融合控制单元与营销数据分析单元进行更新。
需要说明的是,在通过数据控制线程对各个描述片段整合单元的融合系数进行控制更新处理后,可以通过更新后的营销数据分析单元进行再一次融合处理得到一个新的重构营销数据,对于该新的重构营销数据,可以确定出一个新的异常系数,通过该新的异常系数可以对数据控制线程的线程系数进行更新处理,使得数据控制线程的输出结果越来越准确,由此可以在新一轮的营销数据解析处理的过程中,通过更新后的各个数据控制线程能够准确地控制系数是否进行更新,进而可以使得营销数据分析单元的融合效果越来越好。
在本申请实施例中,在营销数据融合业务中,对于营销数据分析单元进行更新的过程,本申请为营销数据分析单元的每一个描述片段整合单元均训练一个数据控制线程用于自适应地决定该描述片段整合单元的融合系数是否应进行更新。其中,数据控制线程的输出可以根据输入至描述片段整合单元的描述字段来自适应地挑选是否要为描述片段整合单元加入新的信息(这里的新的信息可以理解成是为描述片段整合单元所引入的融合系数)。具体的,以营销数据分析单元中的目标嵌入层为例,在通过对初始营销数据进行营销数据解析处理得到第一重构营销数据后,对于目标描述片段整合单元而言,对通过初始营销数据与第一重构营销数据之间的第一异常系数对该目标描述片段整合单元的融合系数(可将更新前的融合系数称为初始融合系数)进行更新前,可以通过目标描述片段整合单元的数据控制线程来对目标描述片段整合单元的待分析描述字段进行系数调试处理,得到一个输出系数后可以作为该目标描述片段整合单元的控制系数,若该控制系数为有效系数,那么即可基于上述第一异常系数对该目标描述片段整合单元的初始融合系数进行更新处理,得到目标描述片段整合单元的更新融合系数。可以理解的是,通过为营销数据分析单元的每个描述片段整合单元进行数据控制,可以通过数据控制线程基于输入至描述片段整合单元的描述字段,来自适应地决定描述片段整合单元是否进行系数更新,由此可以准确地将需要进行系数更新的描述片段整合单元进行及时系数更新,且对无需进行系数更新的描述片段整合单元进行不更新处理,由此可以很好地提升各个描述片段整合单元的更新准确性,也可以减少对部分描述片段整合单元的多余更新,这不仅利于提升营销数据分析单元的训练效率,还有助于提升更新后的融合单元的性能。
进一步地,可以理解的是,基于上述可知,低压边缘融合控制单元可以部署于服务器中,通过该低压边缘融合控制单元可以对初始营销数据进行营销数据解析处理,营销数据分析单元可以部署于终端设备中,通过该营销数据分析单元可以对服务器发送过来的解析结果进行融合重构处理,得到一个重构营销数据作为融合营销数据。而本申请中,营销数据分析单元也可以同步部署于服务器中,通过预先对营销数据分析单元进行训练以进行描述片段整合单元的系数适配,决定出需要进行系数更新的描述片段整合单元以及无需进行系数更新的描述片段整合单元。随后,服务器可以将需要进行系数更新的描述片段整合单元的差异融合系数(即更新融合系数与初始融合系数之间的差值)、以及低压边缘融合控制单元解析输出的内容(潜在描述字段)发送至终端设备,那么终端设备即可基于本地原有的各个描述片段整合单元的初始融合系数,以及接收到的差异融合系数,确定出更新融合系数,终端设备即可调用涵盖更新融合系数的营销数据分析单元来对低压边缘融合控制单元输出的内容进行融合处理,得到营销数据质量较高的重构营销数据。
可以理解的是,对于营销数据分析单元中各个描述片段整合单元的融合系数通常是队列的形式,由于各个描述片段整合单元线程结构具有较高复杂性,描述片段整合单元的系数队列的维度通常较高,所涵盖的系数目较大,那么所对应的差异融合系数所涵盖的系数目也较大,在更新后计算异常系数时或在传输至终端设备的过程中将进行大量的计算,产生的解析结果(即解析结果)开销较大。本申请中的描述片段整合单元是指卷积层,对于卷积层中涵盖的系数,是具有低秩可分类特性的,基于该特性,本申请在对描述片段整合单元进行更新处理得到更新融合系数后,可以确定出更新融合系数与初始融合系数之间的差异融合系数,对于该差异融合系数对其进行分类处理,使得差异融合系数由两个可学习队列来表征,可以理解的是,通过分类处理后的可学习队列的队列维度较低,涵盖的系数目更少,所以对应的计算量更少,可以产生较小的解析结果开销。
在一种可能实施的实施例中,得到目标描述片段整合单元的更新融合系数后的流程。该流程可以至少包括以下步骤S501-步骤S505。
步骤S501,确定更新融合系数与初始融合系数之间的差异系数队列。
具体的,对于描述片段整合单元的融合系数,可以是一个队列的形式,那么更新融合系数与初始融合系数,均可以是指队列,通过求取两者之间的差值,即可得到一个差值队列,该差值队列即为差异系数队列。
步骤S502,对差异系数队列进行分类处理,得到差异系数队列对应的分类队列;分类队列系数的队列维度小于差异系数队列的队列维度。
步骤S503,将涵盖分类队列与初始融合系数的目标描述片段整合单元作为更新描述片段整合单元,将涵盖更新描述片段整合单元的营销数据分析单元作为更新营销数据分析单元。
具体的,将差异系数队列进行分类处理后,为便于区别,可将涵盖分类队列与初始融合系数的目标描述片段整合单元作为更新描述片段整合单元,将涵盖更新描述片段整合单元的营销数据分析单元作为更新营销数据分析单元。可以将各个更新描述片段整合单元的差异系数队列发送至终端设备,即,此时可以将各个描述片段整合单元的分类队列、控制系数以及低压边缘融合控制单元的潜在描述字段,发送至终端设备。即对差异系数队列进行分类处理,得到差异系数队列对应的分类队列之后,可以将潜在描述字段、分类队列以及目标描述片段整合单元对应的控制系数发送至数据传输单元(其中,数据传输单元的作用是将数据上传至云平台),终端设备可基于各个描述片段整合单元的控制系数,来确定出该描述片段整合单元是否要进行系数更新,在确定需要进行系数更新时,再获得到用于表征差异系数队列的分类队列,终端设备可以基于分类队列与营销数据分析单元的初始融合系数,确定出更新融合系数,并基于更新融合系数来对潜在描述字段进行融合重构处理。
步骤S504,获得低压边缘融合控制单元在营销数据解析处理过程中输出的潜在描述字段,通过潜在描述字段与更新营销数据分析单元对分类队列进行优化处理,得到分类队列对应的优化分类队列。
具体的,可以理解的是,为了进一步提升营销数据分析单元所输出的重构营销数据(如第一重构营销数据)的营销数据质量(即提升营销数据融合性能),本申请可以基于异常系数对各个系数进行优化,通过系数的优化有利于提升营销数据融合的准确性,使得营销数据更为准确,通过对分类队列进行优化,也可以提升营销数据分析单元最终输出结果融合的准确性。
对于通过潜在描述字段与更新营销数据分析单元对分类队列进行优化处理,得到分类队列对应的优化分类队列的具体方式可为:可以通过第一异常系数对潜在描述字段进行优化处理,由此可以得到优化描述字段;随后,可以对优化描述字段进行统计处理,由此可以得到优化描述字段对应的第二统计描述字段;进一步地,可以通过更新营销数据分析单元对第二统计描述字段进行融合处理,由此可以得到初始营销数据对应的第二重构营销数据;进一步地,可以确定初始营销数据与第二重构营销数据之间的第二异常系数,通过第二异常系数即可对分类队列进行优化处理,得到分类队列对应的优化分类队列。
其中,对于通过第一异常系数对潜在描述字段进行优化处理,得到优化描述字段的具体方式可为:可以对第一异常系数与潜在描述字段进行金字塔函数处理,由此可以得到潜在描述字段对应的第一阶级值;随后,可以通过潜在描述字段对应的第一优化层与第一阶级值,对潜在描述字段进行优化处理,由此即可得到优化描述字段。
可以理解的是,为了进一步提升营销数据分析单元所输出的重构营销数据(如第一重构营销数据)的营销数据质量(即提升营销数据融合性能),本申请可以将输入至营销数据分析单元的系数(潜在描述字段)进行优化,由于系数的优化有利于提升营销数据融合的准确性,使得营销数据更为准确,那么通过对潜在描述字段进行优化,也可以提升融合营销数据融合的准确性。换而言之,对于低压边缘融合控制单元输出的潜在描述字段,在将其进行统计处理输入至营销数据分析单元前,可以将该潜在描述字段进行优化处理,再将优化后的优化描述字段进行统计处理输入至营销数据分析单元。对于潜在描述字段的优化,可以通过在一次营销数据解析处理得到重构营销数据后,基于初始营销数据与重构营销数据之间的异常系数来进行优化。
进一步地,基于上述可知,将该优化描述字段进行统计得到第二统计描述字段后,即可输入至更新营销数据分析单元,通过该更新营销数据分析单元可以对该第二统计描述字段进行又一次地融合处理,由此可以得到初始营销数据对应的一个新的重构营销数据(第二重构营销数据),基于初始营销数据与该第二重构营销数据之间的第二异常系数,即可对该分类队列进行优化处理,由此可以得到分类队列。对于通过第二异常系数对分类队列进行优化处理,得到分类队列对应的优化分类队列的具体实现方式可为:可以对第二异常系数与分类队列进行金字塔函数处理,由此可以得到分类队列对应的第二阶级值;通过分类队列对应的第二优化层与第二阶级值,即可对分类队列进行优化处理,得到分类队列对应的优化分类队列。
需要说明的是,确定出第二异常系数后,除了可以对分类队列进行优化更新以外,还可以对数据控制线程的线程系数进行更新,换而言之,在获得低压边缘融合控制单元在营销数据解析处理过程中输出的潜在描述字段后,可以通过潜在描述字段与更新营销数据分析单元对数据控制线程的线程系数进行更新处理,得到更新线程系数;其中,涵盖更新线程系数的数据控制线程,可以用于在获得到目标描述片段整合单元在新一轮的营销数据解析处理过程中的更新待分析描述字段后,对更新待分析描述字段进行系数调试处理,得到目标描述片段整合单元对应的更新控制系数。
基于上述可知,对于通过潜在描述字段与更新营销数据分析单元对数据控制线程的线程系数进行更新处理,得到更新线程系数的具体实现方式,可为:可以获得通过第一异常系数对潜在描述字段进行优化处理后所得到的优化描述字段(其具体实现方式可以参见上述描述,这里将不再进行赘述);随后,可以对优化描述字段进行统计处理,得到优化描述字段对应的第二统计描述字段;通过更新营销数据分析单元可以对第二统计描述字段进行融合处理,得到初始营销数据对应的第二重构营销数据;随后,确定初始营销数据与第二重构营销数据之间的第二异常系数,通过第二异常系数即可对数据控制线程的线程系数进行优化处理,得到数据控制线程的线程系数对应的更新线程系数。
步骤S505,将潜在描述字段、分类队列对应的优化分类队列以及目标描述片段整合单元对应的控制系数发送至融合数据处理终端,以使融合数据处理终端对潜在描述字段、分类队列对应的优化分类队列以及目标描述片段整合单元对应的控制系数进行融合处理,得到初始营销数据对应的融合营销数据。
具体的,可以将潜在描述字段、分类队列对应的优化分类队列以及目标描述片段整合单元对应的控制系数发送至融合数据处理终端。这里可以先将各个数值分别进行算术解析得到解析结果后,再将解析结果发送至融合数据处理终端。
对于将潜在描述字段、分类队列对应的优化分类队列以及目标描述片段整合单元对应的控制系数发送至融合数据处理终端的具体实现方式可为:可以获得通过第一异常系数对潜在描述字段进行优化处理后所得到的优化描述字段;随后,可以将优化描述字段与优化分类队列分别进行统计处理,由此可以得到优化描述字段对应的统计结果,以及优化分类队列对应的统计优化队列;进一步地,可以将统计结果、统计优化队列以及目标描述片段整合单元对应的控制系数分别进行算术解析处理,由此可以得到统计结果对应的第一解析结果、统计优化队列对应的第二解析结果以及控制系数对应的第三解析结果;随后,即可将第一解析结果、第二解析结果以及第三解析结果发送至融合数据处理终端。
可以理解的是,通过将潜在描述字段与分类队列进行优化,使得所输出的重构营销数据的可靠性更高;而通过对差异融合系数进行分类处理,可以很好地减少计算系数目,降低数据服务器的工作量。
在本申请实施例中,通过为营销数据分析单元的每个描述片段整合单元进行数据控制,可以通过数据控制线程基于输入至描述片段整合单元的描述字段,来自适应地决定描述片段整合单元是否进行系数更新,由此可以准确地将需要进行系数更新的描述片段整合单元进行及时系数更新,且对无需进行系数更新的描述片段整合单元进行不更新处理,由此可以很好地提升各个描述片段整合单元的更新准确性,也可以减少对部分描述片段整合单元的多余更新,这不仅利于提升营销数据分析单元的训练效率,还有助于提升更新后的融合单元的性能。
进一步地,为便于理解,该架构可以至少包括隐变量优化组件、营销数据分析单元系数适配组件、解析结果传输组件以及营销数据重构组件。以下将对各个组件进行阐述:隐变量优化组件:隐变量优化组件可以用于对低压边缘融合控制单元得到的潜在描述字段进行优化。其中,对潜在描述字段进行优化的具体过程可包括:低压边缘融合控制单元先对输入的初始营销数据进行营销数据解析处理,得到潜在描述字段,随后,可以将统计后的潜在描述字段输入至营销数据分析单元,营销数据分析单元可以对其进行融合重构处理,由此可以输出一个重构营销数据(如上述第一重构营销数据),基于初始营销数据与该重构营销数据之间的异常系数(如上述第一异常系数),即可对该潜在描述字段进行优化处理,得到优化描述字段。
营销数据分析单元适配组件:营销数据分析单元适配组件可以基于隐变量优化组件输出的优化描述字段,对营销数据分析单元中各个描述片段整合单元的系数进行更新适配,其中,在对各个描述片段整合单元的系数进行更新适配时,可以通过数据控制线程的输出结果来自适应地控制需要进行系数更新的描述片段整合单元。
解析结果传输组件:解析结果传输组件可以将潜在描述字段(或优化描述字段)、某些描述片段整合单元的差异融合系数(实际可为分类队列或优化分类队列)与每一层的数据控制线程的输出系数(即控制系数),进行算术解析得到解析结果,再将该解析结果发送至营销数据重构组件。其中,在对潜在描述字段(或优化描述字段)与差异融合系数进行算术解析前,可以先将潜在描述字段(或优化描述字段)与差异融合系数分别进行统计处理,再将统计处理后的潜在描述字段(或优化描述字段)与差异融合系数分别进行算术解析处理,对于潜在描述字段(或优化描述字段)经过算术解析后的内容,可以称之为内容流。
进一步地,以下将对各个组件进行阐述:低压边缘融合控制单元:低压边缘融合控制单元可以用于对输入的初始营销数据进行营销数据解析处理,得到潜在描述字段。其中,对于低压边缘融合控制单元输出的潜在描述字段,可以将其进行统计并进行算术解析处理,而将潜在描述字段进行统计以及算术解析处理得到的解析结果,本申请可以将其作为内容流,将其进行算术融合后即可得到统计后的潜在描述字段,营销数据分析单元可以对该统计后的潜在描述字段进行融合重构处理,以得到重构营销数据。
营销数据分析单元:营销数据分析单元可以用于对统计后的潜在描述字段进行融合重构处理,以得到重构营销数据。而在营销数据分析单元对统计后的潜在描述字段进行融合重构处理的过程中,营销数据分析单元可以基于融合系数来进行融合重构处理,为了提升营销数据分析单元输出的重构营销数据的质量,本申请可以基于更新组件来对营销数据分析单元的融合系数进行自适应地更新。
更新组件:更新组件可以对营销数据分析单元的融合系数进行自适应地更新,自适应控制营销数据分析单元中描述片段整合单元的系数更新定位以及层更新数目。换而言之,通过更新组件可以自适应确定出营销数据分析单元中进行系数更新的描述片段整合单元,以及无需进行系数更新的描述片段整合单元,通过上述实施例可知,对于进行了系数更新的描述片段整合单元,其数据控制线程输出的控制系数为有效系数1,且该描述片段整合单元涵盖有差异融合系数对应的分类队列;对于未进行系数更新的描述片段整合单元,其数据控制线程输出的控制系数为无效系数0,该描述片段整合单元未涵盖差异融合系数。对于更新组件输出的各个描述片段整合单元的控制系数与差异融合系数的分类队列(控制系数为无效系数时,可将分类队列确定为无效数据),可将其分别进行统计并进行算术解析处理,而将各层的控制系数与分类队列分别进行统计以及算术解析处理得到的解析结果,本申请可以将其共同作为分析线程,将分析线程进行算术融合后即可得到每个描述片段整合单元对应的分类队列,营销数据分析单元可以基于每个描述片段整合单元的初始融合系数,以及分类队列来对低压边缘融合控制单元输出的经过统计的潜在描述字段进行融合重构处理,由此得到质量较高的重构营销数据。
在上述基础上,提供了一种基于边缘计算的通信数据融合装置,所述装置包括:
营销数据解析模块,用于通过低压边缘融合控制单元与营销数据分析单元对初始营销数据进行营销数据解析处理,得到所述初始营销数据对应的第一重构营销数据;
控制系数得到模块,用于将所述第一重构营销数据加载至目标描述片段整合单元对应待分析描述字段中,通过为所述目标描述片段整合单元训练的数据控制线程对所述待分析描述字段进行系数调试处理,得到所述目标描述片段整合单元对应的控制系数;
融合系数更新模块,用于若确定所述目标描述片段整合单元对应的控制系数为有效系数,则通过所述初始营销数据与所述第一重构营销数据之间的第一异常系数,对所述目标描述片段整合单元的初始融合系数进行更新处理,得到所述目标描述片段整合单元的更新融合系数。
在上述基础上,示出了一种基于边缘计算的通信数据融合系统,包括互相之间通信的处理器和存储器,所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行,以实现上述的方法。
在上述基础上,还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储的计算机程序在运行时实现上述的方法。

Claims (10)

1.一种基于边缘计算的通信数据融合方法,其特征在于,所述方法包括:
通过低压边缘融合控制单元与营销数据分析单元对初始营销数据进行营销数据解析处理,得到所述初始营销数据对应的第一重构营销数据;
将所述第一重构营销数据加载至目标描述片段整合单元对应待分析描述字段中,通过为所述目标描述片段整合单元训练的数据控制线程对所述待分析描述字段进行系数调试处理,得到所述目标描述片段整合单元对应的控制系数;
若确定所述目标描述片段整合单元对应的控制系数为有效系数,则通过所述初始营销数据与所述第一重构营销数据之间的第一异常系数,对所述目标描述片段整合单元的初始融合系数进行更新处理,得到所述目标描述片段整合单元的更新融合系数。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,由所述数据控制线程得到的控制系数用于反映融合合理性,所述融合合理性是指所述目标描述片段整合单元的融合系数,与加载至所述目标描述片段整合单元的待分析描述字段之间的合理性;当控制系数为有效系数时,表征所述目标描述片段整合单元的融合系数,与针对所述目标描述片段整合单元的待分析描述字段之间不携带有合理性;当控制系数为无效系数时,表征所述目标描述片段整合单元的融合系数,与针对所述目标描述片段整合单元的待分析描述字段之间携带有合理性。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过低压边缘融合控制单元与营销数据分析单元对初始营销数据进行营销数据解析处理,得到所述初始营销数据对应的第一重构营销数据,包括:
通过所述低压边缘融合控制单元对所述初始营销数据进行营销数据解析处理,得到所述初始营销数据对应的潜在描述字段;
对所述潜在描述字段进行统计处理,得到所述潜在描述字段对应的第一统计描述字段;
通过所述营销数据分析单元对所述第一统计描述字段进行融合处理,得到所述初始营销数据对应的第一重构营销数据。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在得到所述目标描述片段整合单元的更新融合系数之后,所述方法还包括:
确定所述更新融合系数与所述初始融合系数之间的差异系数队列;
对所述差异系数队列进行分类处理,得到所述差异系数队列对应的分类队列;所述分类队列系数的队列维度小于所述差异系数队列的队列维度;
将涵盖所述分类队列与所述初始融合系数的目标描述片段整合单元作为更新描述片段整合单元,将涵盖所述更新描述片段整合单元的营销数据分析单元作为更新营销数据分析单元;
获得所述低压边缘融合控制单元在所述营销数据解析处理过程中输出的潜在描述字段,通过所述潜在描述字段与所述更新营销数据分析单元对所述分类队列进行优化处理,得到所述分类队列对应的优化分类队列;
将所述潜在描述字段、所述分类队列对应的优化分类队列以及所述目标描述片段整合单元对应的控制系数发送至融合数据处理终端,以使所述融合数据处理终端对所述潜在描述字段、所述分类队列对应的优化分类队列以及所述目标描述片段整合单元对应的控制系数进行融合处理,得到所述初始营销数据对应的融合营销数据。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述通过所述潜在描述字段与所述更新营销数据分析单元对所述分类队列进行优化处理,得到所述分类队列对应的优化分类队列,包括:
通过所述第一异常系数对所述潜在描述字段进行优化处理,得到优化描述字段;对所述优化描述字段进行统计处理,得到所述优化描述字段对应的第二统计描述字段;
通过所述更新营销数据分析单元对所述第二统计描述字段进行融合处理,得到所述初始营销数据对应的第二重构营销数据;
确定所述初始营销数据与所述第二重构营销数据之间的第二异常系数,通过所述第二异常系数对所述分类队列进行优化处理,得到所述分类队列对应的优化分类队列;
其中,所述通过所述第一异常系数对所述潜在描述字段进行优化处理,得到优化描述字段,包括:
对所述第一异常系数与所述潜在描述字段进行金字塔函数处理,得到所述潜在描述字段对应的第一阶级值;
通过所述潜在描述字段对应的第一优化层与所述第一阶级值,对所述潜在描述字段进行优化处理,得到优化描述字段。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述通过所述第二异常系数对所述分类队列进行优化处理,得到所述分类队列对应的优化分类队列,包括:
对所述第二异常系数与所述分类队列进行金字塔函数处理,得到所述分类队列对应的第二阶级值;
通过所述分类队列对应的第二优化层与所述第二阶级值,对所述分类队列进行优化处理,得到所述分类队列对应的优化分类队列。
7.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述将所述潜在描述字段、所述分类队列对应的优化分类队列以及所述目标描述片段整合单元对应的控制系数发送至融合数据处理终端,包括:
获得通过所述第一异常系数对所述潜在描述字段进行优化处理后所得到的优化描述字段;
将所述优化描述字段与所述优化分类队列分别进行统计处理,得到所述优化描述字段对应的统计结果,以及所述优化分类队列对应的统计优化队列;
将所述统计结果、所述统计优化队列以及所述目标描述片段整合单元对应的控制系数分别进行算术解析处理,得到所述统计结果对应的第一解析结果、所述统计优化队列对应的第二解析结果以及所述控制系数对应的第三解析结果;
将所述第一解析结果、所述第二解析结果以及所述第三解析结果发送至融合数据处理终端。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述第一重构营销数据加载至目标描述片段整合单元对应待分析描述字段中,包括:
获得所述营销数据分析单元中用于进行描述字段隐藏处理的描述字段隐藏线程;所述描述字段隐藏线程由描述片段整合单元排序所构成,所述描述片段整合单元排序包括所述目标描述片段整合单元;在所述目标描述片段整合单元位于所述描述片段整合单元排序的排序起始定位时,将所述低压边缘融合控制单元在所述营销数据解析处理过程中输出的潜在描述字段进行统计处理,得到第一统计描述字段,将所述第一统计描述字段作为所述目标描述片段整合单元在所述营销数据解析处理过程中的待分析描述字段;在所述目标描述片段整合单元位于所述描述片段整合单元排序的排序非起始定位时,将所述描述片段整合单元排序中所述目标描述片段整合单元的上一个描述片段整合单元,在所述营销数据解析处理过程中的输出描述字段,作为所述目标描述片段整合单元在所述营销数据解析处理过程中的待分析描述字段。
9.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在获得所述低压边缘融合控制单元在所述营销数据解析处理过程中输出的潜在描述字段后,所述方法还包括:
通过所述潜在描述字段与所述更新营销数据分析单元对所述数据控制线程的线程系数进行更新处理,得到更新线程系数;
涵盖所述更新线程系数的数据控制线程,用于在获得到所述目标描述片段整合单元在新一轮的营销数据解析处理过程中的更新待分析描述字段后,对所述更新待分析描述字段进行系数调试处理,得到所述目标描述片段整合单元对应的更新控制系数;
其中,所述通过所述潜在描述字段与所述更新营销数据分析单元对所述数据控制线程的线程系数进行更新处理,得到更新线程系数,包括:
获得通过所述第一异常系数对所述潜在描述字段进行优化处理后所得到的优化描述字段;
对所述优化描述字段进行统计处理,得到所述优化描述字段对应的第二统计描述字段;通过所述更新营销数据分析单元对所述第二统计描述字段进行融合处理,得到所述初始营销数据对应的第二重构营销数据;确定所述初始营销数据与所述第二重构营销数据之间的第二异常系数,通过所述第二异常系数对所述数据控制线程的线程系数进行优化处理,得到所述数据控制线程的线程系数对应的更新线程系数。
10.一种基于边缘计算的通信数据融合系统,其特征在于,包括互相之间通信的处理器和存储器,所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行,以实现权利要求1-9任一项所述的方法。
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Citations (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104616210A (zh) * 2015-02-05 2015-05-13 河海大学常州校区 一种智能配电网大数据融合重构与交互方法
CN105787089A (zh) * 2016-03-15 2016-07-20 国家电网公司 一种配电网规划基础数据集成方法
CN107480208A (zh) * 2017-07-26 2017-12-15 广州供电局有限公司 多源电力数据融合处理方法和装置
CN108591104A (zh) * 2018-04-18 2018-09-28 广东寰球智能科技有限公司 一种基于云平台的风机故障预测与健康管理系统、方法
CN110390565A (zh) * 2019-07-23 2019-10-29 厦门市佳音在线股份有限公司 通过ai边缘计算实现智能网关自适应管理的方法及系统
CN110502328A (zh) * 2019-08-28 2019-11-26 嘉兴学院 一种海上边缘计算可信协同任务迁移方法
CN112952828A (zh) * 2021-04-14 2021-06-11 南京工程学院 一种用于低压配电网的用户台区分析方法
CN216357106U (zh) * 2021-12-02 2022-04-19 成都汉度科技有限公司 一种低压边缘融合控制装置及营配数据交互系统
CN114692959A (zh) * 2022-03-16 2022-07-01 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 基于灰度关联分析法的城市能源数据融合系统
CN114840531A (zh) * 2022-05-30 2022-08-02 中国平安财产保险股份有限公司 基于血缘关系的数据模型重构方法、装置、设备及介质
CN116049445A (zh) * 2023-02-24 2023-05-02 广西电网有限责任公司 融合多源异构数据的电力营销知识图谱构建方法及系统
CN116340883A (zh) * 2023-03-29 2023-06-27 国网智能电网研究院有限公司 配电网数据资源融合方法、装置、设备及存储介质
CN116541782A (zh) * 2023-04-26 2023-08-04 国网新疆电力有限公司哈密供电公司 一种电力营销数据异常识别方法
CN116699318A (zh) * 2023-07-27 2023-09-05 成都汉度科技有限公司 基于边缘计算的漏电检测方法及系统
US20230300579A1 (en) * 2022-02-25 2023-09-21 Intel Corporation Edge-centric techniques and technologies for monitoring electric vehicles

Patent Citations (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104616210A (zh) * 2015-02-05 2015-05-13 河海大学常州校区 一种智能配电网大数据融合重构与交互方法
CN105787089A (zh) * 2016-03-15 2016-07-20 国家电网公司 一种配电网规划基础数据集成方法
CN107480208A (zh) * 2017-07-26 2017-12-15 广州供电局有限公司 多源电力数据融合处理方法和装置
CN108591104A (zh) * 2018-04-18 2018-09-28 广东寰球智能科技有限公司 一种基于云平台的风机故障预测与健康管理系统、方法
CN110390565A (zh) * 2019-07-23 2019-10-29 厦门市佳音在线股份有限公司 通过ai边缘计算实现智能网关自适应管理的方法及系统
CN110502328A (zh) * 2019-08-28 2019-11-26 嘉兴学院 一种海上边缘计算可信协同任务迁移方法
CN112952828A (zh) * 2021-04-14 2021-06-11 南京工程学院 一种用于低压配电网的用户台区分析方法
CN216357106U (zh) * 2021-12-02 2022-04-19 成都汉度科技有限公司 一种低压边缘融合控制装置及营配数据交互系统
US20230300579A1 (en) * 2022-02-25 2023-09-21 Intel Corporation Edge-centric techniques and technologies for monitoring electric vehicles
CN114692959A (zh) * 2022-03-16 2022-07-01 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 基于灰度关联分析法的城市能源数据融合系统
CN114840531A (zh) * 2022-05-30 2022-08-02 中国平安财产保险股份有限公司 基于血缘关系的数据模型重构方法、装置、设备及介质
CN116049445A (zh) * 2023-02-24 2023-05-02 广西电网有限责任公司 融合多源异构数据的电力营销知识图谱构建方法及系统
CN116340883A (zh) * 2023-03-29 2023-06-27 国网智能电网研究院有限公司 配电网数据资源融合方法、装置、设备及存储介质
CN116541782A (zh) * 2023-04-26 2023-08-04 国网新疆电力有限公司哈密供电公司 一种电力营销数据异常识别方法
CN116699318A (zh) * 2023-07-27 2023-09-05 成都汉度科技有限公司 基于边缘计算的漏电检测方法及系统

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JUNFENG QIAO等: "Research and Implementation of Electric Marketing and Distribution Data Fusion Technology Based on Graph Database", 《2020 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCES IN ELECTRICAL ENGINEERING AND COMPUTER APPLICATIONS( AEECA)》, pages 616 - 620 *
乔克等: "基于电力数据及信息融合的电力客户行为分析", 《供用电》, no. 06, pages 27 - 32 *
王欣等: "基于营配大数据融合的配网"精准规划+主动降损"", 《智能电网》, no. 4, pages 42 - 45 *
顾凯: "基于数据仓库技术的电力营销决策支持系统应用研究", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库 (硕士) 工程科技II辑》, pages 042 - 264 *

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