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公开(公告)号:CN112633900A
公开(公告)日:2021-04-09
申请号:CN202011481568.1
申请日:2020-12-16
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司
Abstract: 本发明属于工业物联网技术领域,公开了一种基于机器学习的工业物联网数据验证方法,包括以下步骤:确定数据项,对每个数据项:分别获取m个训练样本组成训练集;建立初始学习模型;采用训练集对初始学习模型进行训练,得到训练后的强分类器;获取待验证数据,将待验证数据作为训练后的强分类器的输入,对待验证数据进行真假分类,输出待验证数据的分类结果,完成数据的验证。本发明利用机器学习训练获得数据验证模型,从而对待验证数据进行真伪辨别,对于异常数据直接发往运维部门进行分析处理,避免了被恶意篡改的数据到达品类管理中心,保证后续环节数据的真实性。
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公开(公告)号:CN113037619A
公开(公告)日:2021-06-25
申请号:CN202110042308.2
申请日:2021-01-13
Applicant: 国网上海市电力公司 , 国网物资有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 北京国电通网络技术有限公司 , 上海程析智能科技有限公司
IPC: H04L12/66
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种网关调整数据采集策略的方法、装置及电子设备,所述方法包括响应于确定所述第一数量的变化超过或低于预设阈值,根据预设的调整规则调整所述初始采集频率参数和/或所述初始采集数量参数。本发明实施例通过预先建立的线性模型,能够在预定时间段内监测网关根据初始采集频率参数和初始采集数量参数采集到的业务数据的第一数量变化,再根据预设的调整规则调整所述初始采集频率参数和/或所述初始采集数量参数以调整采集策略,能够根据具体的业务需求调整具体采集策略来获得符合要求的数据,省去了数据筛选处理的时间,大大提高了数据采集的效率。
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