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申请/专利权人：济宁学院

摘要：本发明涉及数据检索技术领域，具体为基于过程挖掘的物联网服务自适应系统，系统包括：数据接收模块从校园内部署的多种传感器收集数据，包括温度传感器测量室外和室内温度，湿度传感器记录环境湿度。本发明中，通过整合实时收集的多种传感器数据，实现对环境变化的敏感监测和即时反应，增强了对动态情况的处理能力，通过对数据变化速率和频率的分析，有效识别了模式的转变，支持精确的环境和行为预测，使系统能够实时适应并优化服务，例如在智能家居或工业自动化中，实时调整设备设置以匹配当前环境条件，从而提高能效和用户满意度，这种动态调整和预测功能不仅减少能源浪费，还增强了系统的操作效率和可持续性，对用户体验产生直接正面影响。

主权项：1.基于过程挖掘的物联网服务自适应系统，其特征在于，所述系统包括：数据接收模块从校园内部署的多种传感器收集数据，包括温度传感器测量室外和室内温度，湿度传感器记录环境湿度，视频监控传感器捕捉学生流动和活动区域的实时影像，以及声音传感器捕捉环境噪声水平，整合生成初步数据快照；所述初步数据快照的获取步骤具体为：从多个传感器中收集数据，包括温度、湿度、视频和声音，对收集的数据进行初步整合，采用公式：，生成初步数据集；其中，代表数据集，代表第个传感器的数据，代表数据收集时间，为时间衰减系数，为数据重要性的调整权重；对所述初步数据集进行格式化处理，采用公式：；计算每个数据点与平均值的标准化偏差，生成格式化数据集；其中，代表格式化后的数据集，代表数据集的平均值，代表数据集的标准差，代表原始数据点；从所述格式化数据集中提取关键数据，采用公式：；选取所述格式化数据集中偏离平均值最大的数据点，生成初步数据快照；其中，代表初步数据快照，代表的平均值，代表的标准差；动态解析模块基于所述初步数据快照，利用时间戳将多种传感器数据与时间序列关联，比对历史趋势和实时数据，检测异常数据点，分析数据变化的速率和频率，识别环境和活动模式的变化，生成关键形态特征；所述异常数据点的获取步骤具体为：基于所述初步数据快照，结合多传感器的数据与时间戳，采用公式：，生成时间序列关联数据；其中，表示时间序列关联数据，表示传感器数据，表示时间戳，规避除零错误的极小常数；利用所述时间序列关联数据，与历史数据集进行差异化对比，采用公式：，生成异常数据检测结果；其中，表示异常数据检测结果，表示当前数据点，表示对应历史数据点，用于平衡大数值影响的分母调整项；分析所述异常数据检测结果中的数据点，采用公式：，确定异常数据点；其中，表示异常数据点，表示的平均值，表示标准差，是判断阈值；所述关键形态特征的获取步骤具体为：从所述异常数据点中提取关键数据，结合时间戳关联数据与时间序列，采用公式：，生成时间关联关键数据；其中，表示时间关联关键数据，表示异常数据点，表示时间戳，分母中的用于平衡时间戳增长的影响；分析所述时间关联关键数据，检测数据变化的速率和频率，采用公式：，生成数据变化速率；其中，表示数据变化速率，表示中的数据点，表示平均值，表示标准差；从所述数据变化速率中，识别关键形态特征，采用公式：，生成关键形态特征；其中，表示关键形态特征，表示数据变化速率中的元素，、分别代表平均值和标准差；趋势预测模块基于所述关键形态特征，构建并调整多个时间序列预测模型，对差异化传感器数据点的未来变化进行预测，从中提取关键趋势参数；所述提取关键趋势参数的步骤具体为：从所述关键形态特征中提取初始模型参数，选定适应性强的时间序列预测模型，初始化模型参数匹配关键形态特征的特性，采用公式：，生成模型初始化参数；其中，表示模型初始化参数，表示关键形态特征中的元素，表示时间点，、是控制时间衰减和周期性调整的系数；对所述模型初始化参数进行优化，增强对未来变化的预测能力，采用公式：，生成优化后的模型参数；其中，表示调整后的模型参数，是中的参数，是学习率，是对参数的二次调整系数；使用所述优化后的模型参数对未来数据点进行预测，采用公式：，生成关键趋势参数；其中，表示关键趋势参数，表示预测的数据点，、分别代表平均值和标准差，是用于调整标准差的参数；资源调度模块基于所述关键趋势参数，动态调整能源使用、安全监控的优先级调整，以及学生活动区的安排，优化数据存储和处理策略，生成优化调度方案；所述优化调度方案的获取步骤具体为：基于所述关键趋势参数，分析当前能源使用数据，应用动态调整公式：，生成初步能源使用调整策略；其中，表示初步能源使用调整策略，表示当前能源消耗量，表示最大可用能源，是控制能源调整灵敏度的系数，用于规避除零错误，、调整周期性影响；根据所述初步能源使用调整策略和关键趋势参数，重新设定安全监控和学生活动区的优先级，使用优先级调整公式：，生成当前优先级设置；其中，表示当前优先级设置，是优先级调整的权重，调节关键趋势参数的影响强度；整合所述初步能源使用调整策略和所述当前优先级设置，优化数据存储和处理策略，采用策略优化公式：，生成优化调度方案；其中，表示优化调度方案，表示当前数据处理量，、分别提高数据处理效率和调节数据量的影响。

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