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申请/专利权人:浪潮智慧供应链科技(山东)有限公司
摘要:本发明涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种冷链仓储温度监控方法及系统。方法包括步骤:采集温度数据,获取每个传感器的每个采样时刻下的温度数据的分布特征以及噪声表现;获取每个数据集,根据每个传感器的每个采样时刻下的温度数据的噪声表现以及分布特征,获取每个数据集的每个温度数据与除每个温度数据之外的每个温度数据的相似性,基于所述相似性,获取每个数据集的每个温度数据的相似数据,将每个数据集的每个温度数据的相似数据依次进行删除,获取每个更新数据集,本发明在将数据集中的相似数据删除掉后获取中心点,减少了不必要的计算量,提高了系统监控效率。
主权项:1.一种冷链仓储温度监控方法,其特征在于,包括步骤:采集各传感器的各采样时刻下的温度数据;将各传感器的各采样时刻下的温度数据的变化率以及偏离程度构成向量,作为各传感器的各采样时刻下的温度数据的分布特征;获取各传感器的各采样时刻下的温度数据的噪声表现,所述噪声表现用于判断温度数据偏离真实值的程度;将所有温度传感器在同一采样时刻下的温度数据作为一个数据集,得到各数据集;获取各数据集的各温度数据与除各温度数据之外的各温度数据的相似性: ,式中,代表第j个数据集的第n个温度数据与除第n个温度数据之外的第t个温度数据的相似性;以及代表第j个数据集的第n个温度数据的分布特征以及噪声表现;代表第j个数据集中除第n个温度数据之外的第t个温度数据的分布特征;代表第j个数据集中除第n个温度数据之外的第t个温度数据的噪声表现;基于所述相似性,获取各数据集的各温度数据的相似数据,将各数据集的各温度数据的相似数据依次进行删除,获取各更新数据集;根据各更新数据集的中心点对下一时间段的温度数据进行预测。
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