改进EM算法及应用其的环境监控方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种改进EM算法及应用其的环境监控方法和系统，环境净化机器人技术领域，方法包括：接收和获取采集组采集的各类环境数据；基于各类环境数据建立混合高斯模型，且基于改进EM算法估计模型参数；将估计参数代入各类环境消杀方案对应的预设判断逻辑，并根据判断结果确定是否执行环境消杀方案，及计算得到环境消杀方案对应的待执行控制量。本申请具有对不确定性、复杂性的多因数能做集合数据处理，改善相应消毒机器人的智能和灵活性的效果。果。果。

【技术实现步骤摘要】
改进EM算法及应用其的环境监控方法和系统


[0001]本申请涉及环境净化机器人
，尤其是涉及一种改进EM算法及应用其的环境监控方法和系统。

技术介绍

[0002]对变量进行监控，以针对其做出适配的响应方案，是自动化、智能化技术的实施机制。
[0003]在现代工业中的工艺、流程庞大且复杂，为保障生产过程的安全，生产产品的质量，对生产的过程进行监控。以上就是传统监控过程，流水线的工艺过程，其各个流程之间有着规定的相互影响，之间的流程监控一环扣一环。
[0004]然而，在众多环境因数（温湿度、光照强度、细菌数量、臭氧浓度...）中很难进行统一的异常数据监测；虽然单个环境的因数可以作为单个判断的标准，但是在各个环境因数之间有相互的影响，要进行多个环境因数的集合数据处理，即，对于自然环境监控的流程是错综复杂的，变化的可能性很大，使得基于环境监测实施的消毒机器人一类产品的智能和灵活性有所欠缺，为此本申请提出一种新的技术方案。

技术实现思路

[0005]为了对不确定性、复杂性的多因数能做集合数据处理，改善相应消毒机器人的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种改进EM算法，包括E步和M步，E步和M步交替迭代，重新估计参数，且当参数发生变化，则返回E步进行初始化参数，其特征在于，所述E步满足公式一：；其中，中表示在第次迭代中，第个样本属于第个高斯元的后验概率，是过程系统在多种工况运行下的维样本，是权值，是模型中高斯元的数目，是多变量高斯分布密度函数，是高斯元的均值；所述M步满足公式集二：；；；其中，分别表示在第次迭代中的均值、协放差距阵和权值，是E步的训练样本的数，是最小信息长度准则下每个高斯元的标量参数的数目，。2.根据权利要求1所述的改进EM算法，其特征在于，所述E步包括：ST1、建立混合高斯模型，其包括：根据环境参数进行工况分类，设是过程系统在多种工况运行下的维样本，用混合高斯模型描述：；其中，表示高斯元的参数，是第个高斯元的权值；ST2、与的对应的多变量高斯分布密度函数是：；其中，是矩阵转置符号；ST3、以个局部高斯元的加权求和替换多变量高斯分布密度函数，权值反映了任意
样本属于第个高斯元的先验概率，得对应混合模型的密度函数的积分：；因为每一个高斯元的概率密度积分都为1，所以可得：；ST4、计算分布，其包括：设未知的参数：；给定训练样本集，其中包括个训练样本，假定：，其为混合高斯模型中待估计参数的初始值，则E步满足公式一，M步满足公式集二。3.一种应用改进EM算法的环境监控...

【专利技术属性】
技术研发人员：祁智，姚程炜，钱栋伟，
申请(专利权)人：海风智能科技浙江有限公司，
类型：发明
国别省市：