一种应用于制造物联网的数据挖掘方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种应用于制造物联网的数据挖掘方法及系统，其中数据挖掘方法是：收集数据，定义数据类型并选用对应的收集策略；管理数据，进行数据导入、导出及数据提取、压缩；处理事件，根据相应事件或用户关注的事件对数据进行组合、分析，提供指定的数据输出；挖掘服务，提供分类、预测、聚类、孤立点预测、关联分析、类型挖掘中任一项或多项挖掘服务，使用户迅速准确地从制造物联网的海量数据中挖掘到兴趣知识，解决越来越多的应用接入网络终端造成的数据挖掘难题。数据挖掘系统包括数据收集单元、数据管理单元、事件处理单元和挖掘服务单元，运用分布式方式将制造物联网划分为若干小区域，在这些若干小区域中进行分层式方法进行数据挖掘。

【技术实现步骤摘要】
一种应用于制造物联网的数据挖掘方法及系统
本专利技术涉及制造物联网数据挖掘领域，特别是涉及一种应用于制造物联网的数据挖掘方法及系统。
技术介绍
物联网是互联网应用拓展重点，物联网是泛在网的起点，物联网是信息化与工业化融合的切入点，物联网应用推广中突破行业进入壁垒是难点，物联网是低碳经济的支撑点，物联网是战略性新兴产业的增长点，物联网是民生服务的新亮点，物联网是国际竞争的新热点 随着制造物联网技术的高速发展，越来越多的应用被接入网络终端，随之而来的庞大数据量在很大程度上增加了用户从海量数据中挖掘兴趣知识的难度。制造物联网产生的数据具有数量大，高度分散的特点，传统的分布式数据挖掘已经无法解决现有数据处理瓶颈问题。 同时制造物联网中的数据挖掘已经从传统意义上的数据统计分析、潜在模式发现挖掘，转向制造物联网中不可缺少的环节。
技术实现思路
为了克服现有技术的不足，本专利技术提供了一种应用于制造物联网的数据挖掘方法及系统，降低用户从制造物联网的海量数据中挖掘兴趣知识的难度，解决制造物联网中数据处理瓶颈问题。 为了实现上述目的，本专利技术的技术方案为:一种应用于制造物联网的数据挖掘方法，包括: 收集数据，收集制造物联网中事件或对象的相关数据，定义收集到的相关数据的类型并选用对应于相关数据的收集策略； 管理数据，管理制造物联网分布式数据仓库，进行数据导入、导出及数据提取、压缩等，对原始数据进行提取、精简，运用多种数学算法及统计学对原始数据中的兴趣知识进行计算或生成新的衍生变量，保存到制造物联网分布式数据仓库中，并对外部用户指定的数据进行导入、处理及导出； 处理事件，分析处理制造物联网事件，对初级事件进行事件处理，再对处理过的事件进行事件过滤，等待制造物联网系统监测得到相应事件或用户关注的事件，根据相应事件或用户关注的事件对数据进行组合、分析等，提供指定的数据输出； 挖掘服务，辅助数据挖掘，运用多种数学算法及统计学提供分类、预测、聚类、孤立点预测、关联分析、类型挖掘中任一项或多项挖掘服务。 用户根据本专利技术提供的数据挖掘方法，迅速准确地从制造物联网的海量数据中挖掘到兴趣知识，解决越来越多的应用被接入网络终端造成的数据挖掘难题。 一种应用于制造物联网的数据挖掘系统，包括: 用于收集制造物联网中事件或对象的相关数据，定义收集到的相关数据的类型及选用对应于相关数据的收集策略的数据收集单元； 用于制造物联网分布式数据仓库的管理、数据导入、导出及数据提取、压缩等，对原始数据进行提取、精简，运用多种数学算法及统计学对原始数据中的兴趣知识进行计算或生成新的衍生变量，保存到制造物联网分布式数据仓库中，并对外部用户指定的数据进行导入、处理及导出的数据管理单元； 用于分析处理制造物联网事件，对初级事件进行事件处理，再对处理过的事件进行事件过滤，等待制造物联网系统监测得到相应事件或用户关注的事件，根据相应事件或用户关注的事件对数据进行组合、分析等，提供指定的数据输出的事件处理单元； 用于辅助数据挖掘，运用多种数学算法及统计学提供分类、预测、聚类、孤立点预测、关联分析、类型挖掘中任一项或多项挖掘服务的挖掘服务单元。 所述数据收集单元、数据管理单元、事件处理单元和挖掘服务单元组成的数据挖掘系统给制造物联网的应用层提供服务，数据挖掘系统的分布式方式根据应用层关心的数据进行调整。 本专利技术提出的数据挖掘系统运用分布式方式将制造物联网划分为若干小区域，在这些若干小区域中运用分层式方法进行数据挖掘，数据挖掘系统做到灵活分布，可根据应用层关心的数据进行调整。 所述数据收集单元位于数据挖掘系统底层。 所述挖掘服务单元高于数据管理单元和事件处理单元。 所述数据收集单元包括智能感知设备和数据传输设备，不同种类的数据采用不同的收集策略，妥善解决数据收集过程中遇到的数据碰撞、丢失、重复等问题。 与现有技术相比，本专利技术的有益效果为: I)本专利技术使用户迅速准确地从制造物联网的海量数据中挖掘到兴趣知识，解决越来越多的应用接入网络终端造成的数据挖掘难题。 2)本专利技术将制造物联网划分为若干小区域，在这些若干小区域中运用分层式方法进行数据挖掘，数据挖掘系统可根据应用层关心的数据进行调整，做到灵活分布。 3)本专利技术解决数据收集过程中遇到的数据碰撞、丢失、重复等问题，保证收集数据的质量。 【附图说明】 图1为本专利技术实施例的结构示意图。 【具体实施方式】 下面结合附图对本专利技术做进一步的描述，但本专利技术的实施方式并不限于此。 如图1所示，一种应用于制造物联网的数据挖掘系统，包括: 用于收集制造物联网中事件或对象的相关数据，定义收集到的相关数据的类型及选用对应于相关数据的收集策略的数据收集单元； 用于制造物联网分布式数据仓库的管理、数据导入、导出及数据提取、压缩等，对原始数据进行提取、精简，运用多种数学算法及统计学对原始数据中的兴趣知识进行计算或生成新的衍生变量，保存到制造物联网分布式数据仓库中，并对外部用户指定的数据进行导入、处理及导出的数据管理单元； 用于分析处理制造物联网事件，对初级事件进行事件处理，再对处理过的事件进行事件过滤，等待制造物联网系统监测得到相应事件或用户关注的事件，根据相应事件或用户关注的事件对数据进行组合、分析等，提供指定的数据输出的事件处理单元； 用于辅助数据挖掘，运用多种数学算法及统计学提供分类、预测、聚类、孤立点预测、关联分析、类型挖掘中任一项或多项挖掘服务的挖掘服务单元。 数据收集单元、数据管理单元、事件处理单元和挖掘服务单元组成的数据挖掘系统给制造物联网的应用层提供服务，数据挖掘系统的分布式方式根据应用层关心的数据进行调整。 本专利技术提出的数据挖掘系统运用分布式方式将制造物联网划分为若干小区域，在这些若干小区域中运用分层式方法进行数据挖掘，数据挖掘系统做到灵活分布，可根据应用层关心的数据进行调整。 如图所示数据收集单元位于数据挖掘系统底层，挖掘服务单元高于数据管理单元和事件处理单元。 数据收集单元包括智能感知设备和数据传输设备，不同种类的数据采用不同的收集策略，妥善解决数据收集过程中遇到的数据碰撞、丢失、重复等问题。 本专利技术使用户迅速准确地从制造物联网的海量数据中挖掘到兴趣知识，解决越来越多的应用接入网络终端造成的数据挖掘难题。 本专利技术将制造物联网划分为若干小区域，在这些若干小区域中运用分层式方法进行数据挖掘，数据挖掘系统可根据应用层关心的数据进行调整，做到灵活分布。 本专利技术解决数据收集过程中遇到的数据碰撞、丢失、重复等问题，保证收集数据的质量。 以上所述的本专利技术的实施方式，并不构成对本专利技术保护范围的限定。任何在本专利技术的精神原则之内所作出的修改、等同替换和改进等，均应包含在本专利技术的权利要求保护范围之内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种应用于制造物联网的数据挖掘方法，其特征在于，包括：对制造物联网进行分布式处理，其具体方式为根据应用层关心的数据进行调整；收集数据，收集制造物联网中事件或对象的相关数据，定义收集到的相关数据的类型并选用对应于相关数据的收集策略；管理数据，管理制造物联网分布式数据仓库，进行数据导入、导出及数据提取、压缩，对原始数据进行提取、精简，对原始数据中的兴趣知识进行计算或生成新的衍生变量，保存到制造物联网分布式数据仓库中，并对外部用户指定的数据进行导入、处理及导出；处理事件，分析处理制造物联网事件，对初级事件进行事件处理，再对处理过的事件进行事件过滤，等待制造物联网系统监测得到相应事件或用户关注的事件，根据相应事件或用户关注的事件对数据进行组合、分析，提供指定的数据输出；挖掘服务，辅助数据挖掘，提供分类、预测、聚类、孤立点预测、关联分析、类型挖掘中任一项或多项挖掘服务。

【技术特征摘要】
1.一种应用于制造物联网的数据挖掘方法，其特征在于，包括: 对制造物联网进行分布式处理，其具体方式为根据应用层关心的数据进行调整； 收集数据，收集制造物联网中事件或对象的相关数据，定义收集到的相关数据的类型并选用对应于相关数据的收集策略； 管理数据，管理制造物联网分布式数据仓库，进行数据导入、导出及数据提取、压缩，对原始数据进行提取、精简，对原始数据中的兴趣知识进行计算或生成新的衍生变量，保存到制造物联网分布式数据仓库中，并对外部用户指定的数据进行导入、处理及导出； 处理事件，分析处理制造物联网事件，对初级事件进行事件处理，再对处理过的事件进行事件过滤，等待制造物联网系统监测得到相应事件或用户关注的事件，根据相应事件或用户关注的事件对数据进行组合、分析，提供指定的数据输出； 挖掘服务，辅助数据挖掘，提供分类、预测、聚类、孤立点预测、关联分析、类型挖掘中任一项或多项挖掘服务。2.一种应用于制造物联网的数据挖掘系统，其特征在于，包括: 用于收集制造物联网中事件或对象的相关数据，定义收集到的相关数据的类型及选用对应于相关数据的收集策略的数据收集单元； 用于制造物联网分布式数据仓库的管理、数据导入、导出及数据提取、压缩，对原始数据进行提取...

【专利技术属性】
技术研发人员：程良伦，徐晶，陈典，刘书强，陈锡剑，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东;44