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申请/专利权人：山东惠通科技有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种智能物联网平台用的数据管理方法及系统。该方法在对空调运行过程中的温度数据序列进行大津阈值算法处理过程中，针对大津阈值算法中分割温度的遍历过程，在模拟退火算法中对于每次分割温度的遍历，根据分割结果展现出的分割效果体现出两段温度数据段的平稳性，进而确定概率改进系数调整新解接受概率，根据遍历过程中分割结果以及前一次遍历过程的概率改进系数改进扰动量，确定最优分割温度，对分割产生的温度分割段进行数据替换并进行编码压缩。本发明提出的改进后的模拟退火算法能够结合分割需求，更快地寻找出最优分割温度，提高了对智能物联网平台对空调温度数据序列的编码压缩效率。

主权项：1.一种智能物联网平台用的数据管理方法，其特征在于，所述方法包括：根据预设采样频率获得空调运行过程中的温度数据序列；将所述温度数据序列中的元素根据元素值进行排序，获得排序温度序列；利用大津阈值算法确定所述排序温度序列的最优分割温度，所述最优分割温度确定过程中，利用改进模拟退火算法对大津阈值的分割温度进行扰动遍历；所述改进模拟退火算法包括：对于分割温度的每个遍历过程下的分割结果，根据所述分割结果中两段温度数据段之间的数据差异，以及分割位置邻域范围内的温度分布，获得概率改进系数并对传统模拟退火算法中的新解接受概率进行调整；在扰动遍历过程中，根据相邻两次遍历过程之间分割位置邻域范围内的温度波动性差异，以及前一次遍历过程的概率改进系数，获得扰动改进系数并改进扰动量；根据所述最优分割温度对所述排序温度序列进行分割，获得排序温度子序列；确定所述排序温度子序列的最优分割温度并进行分割，获得新的排序温度子序列，直至满足预设分割条件，将最终的排序温度子序列的结果映射至所述温度数据序列中，获得所述温度序列的若干温度分割段；对每个所述温度分割段进行数据替换并进行编码压缩；所述大津阈值分割算法中的目标函数确定方法包括：获得所述分割结果中两段所述温度数据段的类内方差的方差和值，将两段所述温度数据段之间的类间方差与所述方差和值的比值作为方差目标值；对于所述温度序列中的每个温度数据，在所述温度数据对应时刻之前预设的时间范围内寻找温度变化最大时刻，根据所述温度变化最大时刻下的温度信息与时间信息，获得所述温度数据的温度改变容许程度；获得所述分割结果中每个温度数据与所属温度数据段之间的整体偏差，将所述温度改变容许程度作为所述整体偏差的权重进行加权，获得加权整体偏差；将每个温度数据的所述加权整体偏差的负相关映射结果进行求平均，获得稳定目标值；根据所述方差目标值以及所述稳定目标值确定所述目标函数的函数值；所述概率改进系数的获取方法包括：将所述分割结果中两段温度数据段之间的平均温度的差异作为第一数据差异；所述分割位置邻域范围内一个温度数据段的温度数据记为第一对比温度数据，另一个温度数据段的温度数据记为第二对比温度数据；将所述第一对比温度数据与所述第二对比温度数据之间的差异作为第二数据差异；将所述第一数据差异和所述第二数据差异乘积进行归一化，获得第一初始改进系数，将所述第一初始改进系数与预设第一最小改进比例相加，获得所述概率改进系数；所述扰动改进系数的获取方法包括：对于每次遍历过程，将所述分割位置邻域范围内温度数据的方差作为温度波动性；对于每次遍历过程，将本次遍历过程下的所述温度波动性与前一次遍历过程下的所述温度波动性之间的差值作为所述温度波动性差异；将所述温度波动性差异与前一次遍历过程的概率改进系数的乘积进行归一化处理，获得第二初始改进系数，所述第二初始改进系数与预设第二最小改进比例相加，获得所述扰动改进系数。

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