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龙图腾网获悉广州讯飞数据科技有限公司申请的专利一种物联网数据监测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118673427B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410683948.5，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种物联网数据监测方法及系统是由吴晓;潘志龙;梁燕玲设计研发完成，并于2024-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物联网数据监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种物联网数据监测方法及系统，通过利用K‑Means聚类算法，使用最佳的聚类数目，将物联网设备的数据分为不同的聚类，计算每个聚类中每个电学变量的平均值和标准差，以确定每个聚类中每个电学变量的正常范围和异常阈值；该种方式能综合考虑各个电学变量的之间的联系，来确定每个聚类中电学变量的正常范围和异常阈值，从而更好地实现设备的状态和性能的监测和分析，实现设备的优化和故障的预防；本发明还使用轮廓系数作为聚类效果的评估指标，用以确定最佳的聚类数目，避免了人工的经验和规则的干扰，提高了聚类的智能和自适应的能力；本发明使用可视化工具，对设备的数据和聚类结果进行展示，使得用户可以直观地了解设备的情况。

本发明授权一种物联网数据监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种物联网数据监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1数据采集：从物联网设备中采集数据，形成数据集，所述数据集包括：设备的标识、电学变量、状态信息，所述电学变量包括温度、湿度、压力、电压、电流、功率；所述数据集由多个数据组构成； 2数据预处理：对所述数据集进行预处理，所述预处理包括筛选出状态信息为正常的数据组、去除缺失值和异常值、标准化数值型变量、编码类别型变量操作； 3数据聚类：使用K-Means聚类算法，选择不同的聚类数目，对预处理后的数据集进行聚类，根据轮廓系数评估聚类效果和确定最佳的聚类数目；使用最佳的聚类数目，对预处理后的数据进行聚类； 4数据监测：对于聚类结果，计算每个聚类中每个电学变量的平均值和标准差，以确定每个聚类中每个电学变量的正常范围和异常阈值；对于新的设备数据，判断其属于哪个聚类，然后将新的设备数据中每个电学变量的值与所属聚类中每个电学变量的正常范围和异常阈值进行比较，以确定设备是否存在异常；同个电学变量在不同聚类中计算出来的正常范围和异常阈值包括不同的情况；当某一聚类的温度范围低于另一聚类时，对于温度范围较低的聚类，其电流、电压、功率这几项参数所对应的异常阈值，会被设置为高于温度范围较高的聚类中对应参数的异常阈值； 所述编码类别型变量使用的编码公式为： 其中，x是原始的类别型变量，k是类别的个数，ci是第i个类别，Ix＝ci是指示函数，当x＝ci时为1，否则为0，x'是编码后的数值型变量，使用二进制编码，可以有效地区分不同的类别。

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