【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据，尤其涉及一种基于物联网设备大数据智能化诊断系统优化方法。
技术介绍
1、随着大数据和人工智能技术的快速发展，它们在多个行业中得到了广泛应用，使得海量数据资源得以有效利用。这些技术能够挖掘数据中的价值信息，驱动业务流程，优化设备端的系统流程，实现设备的智能化、高效运行和节能升级，加速了物联网设备的智能化进程。
2、然而，在物联网设备生成的大量数据中，存在不同程度的非正常数据，这些数据严重影响了数据的有效利用、算法模型的建立和算法结果的评价。因此，需要对物联网设备的时间序列数据进行异常数据的准确高效清洗。为了在清洗异常数据的同时不影响正常有效数据的利用，必须建立高效精准的智能诊断算法。
3、物联网数据的异常种类因设备而异，即使是同一类设备，异常类别也不尽相同。需要分析这些异常数据的规律，选用智能诊断算法，推理预测异常发生的时间段。但随着异常类别的增加，所需的诊断算法模型数量也会相应增加。这些模型在具有共性的同时，也存在差异性，并且往往局限于特定的应用场景和固定单一的数据源。此外，现有算法中大量的...
【技术保护点】
1.一种基于物联网设备大数据智能化诊断系统优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于物联网设备大数据智能化诊断系统优化方法，其特征在于，所述S1中，具体优化方法如下：
3.如权利要求2所述的一种基于物联网设备大数据智能化诊断系统优化方法，其特征在于，所述S13中，提出基于历史标签数据集的随机森林分类推理算法，通过不断迭代优化，提高准确率；优化周期根据设备工况周期确定，包括每日、每周或在工况环境发生明显变化时进行。
4.如权利要求2所述的一种基于物联网设备大数据智能化诊断系统优化方法，其特征在于，所述S14中...
【技术特征摘要】
1.一种基于物联网设备大数据智能化诊断系统优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于物联网设备大数据智能化诊断系统优化方法，其特征在于，所述s1中，具体优化方法如下：
3.如权利要求2所述的一种基于物联网设备大数据智能化诊断系统优化方法，其特征在于，所述s13中，提出基于历史标签数据集的随机森林分类推理算法，通过不断迭代优化，提高准确率；优化周期根据设备工况周期确定，包括每日、每周或在工况环境发生明显变化时进行。
4.如权利要求2所述的一种基于物联网设备大数据智能化诊断系统优化方法，其特征在于，所述s14中，根据物联网设备应用场景的不同关注点，调整模型侧重点，在冰箱智能诊断中提高召回率的权重，通过输出模型性能大小，选择性能高的模型进行应用。
5.如权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：李甜甜，尚靖，王绍岗，龙俊才，蒋婉，
申请(专利权)人：四川虹美智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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