[发明专利]一种智能网关应用方法和系统

权利要求书

1.一种智能网关应用方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待应用智能网关的网关应用场景及联网设备，利用所述联网设备采集所述网关应用场景的历史网关数据，识别所述历史网关数据的网关因子类别；

根据所述网关因子类别，构建网关因子的因子模糊规则，根据所述因子模糊规则和所述网关因子类别，构建网关监测模型，根据所述历史网关数据，对所述网关监测模型进行训练，得到训练好的网关监测模型；

获取实时网关数据，利用所述训练好的网关监测模型，计算所述实时网关数据对应的网关评价等级；

基于所述网关评价等级，确定所述联网设备中的待控制设备，并根据预构建的设备控制策略，将所述设备控制策略发送至所述待控制设备，以执行所述设备控制策略，得到所述待应用智能网关的应用结果。

2.如权利要求1所述的智能网关应用方法，其特征在于，所述根据所述网关因子类别，构建网关因子的因子模糊规则，包括：

识别所述网关因子类别的关联因子及所述网关因子类别的结果因子，构建所述关联因子对应的关联因子空间及构建所述结果因子对应的结果因子空间；

利用下述公式，构建所述关联因子的关联隶属度函数：

其中，μ(x)表示关联隶属度函数，x表示关联因子，a，b，c表示关联隶属度函数的临界点；

根据所述关联隶属度函数和预构建的模糊逻辑算法，构建所述关联因子空间与所述结果因子空间之间的因果映射关系；

根据所述因果映射关系，构建所述网关因子的因子模糊规则。

3.如权利要求2所述的智能网关应用方法，其特征在于，所述根据所述关联隶属度函数和预构建的模糊逻辑算法，构建所述关联因子空间与所述结果因子空间之间的因果映射关系，包括：

根据所述关联隶属度函数，对所述关联因子空间进行模糊化，得到所述关联因子空间的关联隶属度；

根据所述关联隶属度，利用预构建的模糊逻辑算法，计算所述结果因子空间的模糊得分函数；

构建所述结果因子空间的结果隶属度函数，根据所述模糊得分函数，对所述结果隶属度函数进行截断处理，得到截断模糊函数；

对所述截断模糊函数进行聚合处理，得到模糊聚合函数；

根据所述模糊聚合函数，确定所述关联因子空间与所述结果因子空间之间的因果映射关系。

4.如权利要求1所述的智能网关应用方法，其特征在于，所述根据所述因子模糊规则和所述网关因子类别，构建网关监测模型，包括：

获取所述网关因子类别的关联因子及所述网关因子类别的结果因子，根据所述关联因子，构建所述网关监测模型的比较层；

根据所述结果因子，构建所述网关监测模型的识别层；

并构建所述关联因子与所述结果因子之间的因果映射关系；

根据所述比较层、所述识别层及因果映射关系构建所述网关监测模型。

5.如权利要求1所述的智能网关应用方法，其特征在于，所述根据所述历史网关数据，对所述网关监测模型进行训练，得到训练好的网关监测模型，包括：

分别配置所述网关监测模型的前向权重和反馈权重的初始值，得到前向权重初值和反馈权重初值；

计算所述历史网关数据的激活值，选取所述激活值中的最大激活值；

计算所述历史网关数据与所述反馈权重初值之间的相似度，在所述相似度不大于预设的警戒参数时，从所述激活值中去除所述最大激活值，得到剩余激活值，返回所述计算所述历史网关数据的激活值，选取所述激活值中的最大激活值；

在所述相似度大于预设的警戒参数时，调整所述前向权重和所述反馈权重，得到前向调整权重和反馈调整权重；

根据所述前向调整权重和所述反馈调整权重，得到训练好的网关监测模型。