一种智能产品的电磁兼容性的评价方法与流程

本发明涉及智能产品领域，尤其涉及一种智能产品的电磁兼容性的评价方法。

背景技术：

1、评价技术在智能产品领域的应用越来越广泛，可以帮助智能产品的管理者及时、高效地获取电磁兼容性的评价，实现智能产品的电磁兼容性评价。目前，暖通智能产品具有用户信息量庞大、数据种类多样、信息密度大等特点，电磁兼容性的评价方法存在较多的不确定因素，导致电磁兼容性的评价方法存在较大的不确定性。虽然已经发明了一些电磁兼容性系统的评价方法，但是仍不能有效解决电磁兼容性的评价方法的不确定问题。

技术实现思路

1、本发明的目的是要提供一种智能产品的电磁兼容性的评价方法。

2、为达到上述目的，本发明是按照以下技术方案实施的：

3、本发明包括以下步骤：

4、获取智能产品的电磁影响数据，对所述电磁影响数据进行预处理，根据预处理后的所述电磁影响数据获取偏差数据；

5、将所述偏差数据输入关联性模型获取度量数据，根据所述度量数据计算兼容性，根据所述兼容性对度量数据进行聚类获取评价数据；包括：

6、

7、其中第c个智能产品的兼容性为波源和屏蔽的距离为ψ，第c个智能产品的射频抗扰度为第c个智能产品的放电电流为ηc，衰减率为r，第c个智能产品的辐射骚扰频谱为gc，第c个智能产品的浪涌抗扰度为ρc，抗电磁干扰的权重为χ1，辐射功率密度的权重为χ2，场强辐射为k，辐射骚扰场强为a；

8、根据所述评价数据构建电磁兼容性评价模型，优化所述电磁兼容性评价模型的参数；

9、将待评价电磁影响数据输入优化所述参数后的所述电磁兼容性评价模型，输出评价结果。

10、进一步的，根据预处理后的所述电磁影响数据获取偏差数据的方法，包括：

11、将电磁影响数据输入，根据电磁影响数据得到初始权重，对电磁影响数据子集进行随机划分得到高层子空间；

12、对初始权重向量进行升序排序，对排序后的初始权重向量均匀划分得到多个低层子空间；

13、计算低层子空间的偏差度：

14、

15、其中论域为q，决策属性e对高层子空间s的正域为vs(e)，决策属性e对非低层子空间的高层子空间s-z正域为vs-z(e)，决策属性e在高层子空间s下低层子空间z的偏差度为m(z,s,e)；

16、若偏差度小于阈值则自接剔除子空间，否则计算子空间电磁影响数据的局部重要度：

17、

18、其中决策属性e低层子空间z的电磁影响数据a重要度为电磁影响数据a的数量为k，更新电磁影响数据的权重：

19、

20、其中电磁影响数据a的初始权重为ρu，电磁影响数据a更新后的权重为βu，将大于权重阈值的电磁影响数据输出为偏差数据。

21、进一步的，将所述偏差数据输入关联性模型获取度量数据的方法，包括：

22、初始化偏差数据子集为空集，给定评估函数：

23、

24、其中包含ρ个偏差数据的子集aρ的评价值为有序对集合中偏差数据ai和类别c最大互信息的平均值为有序对集合中偏差数据ai和类别aj最大互信息的平均值为

25、计算偏差数据与类别间的最大信息系数、偏差数据间的最大信息系数：

26、

27、

28、其中第i个偏差数据ai和类别u的最大信息系数为s(ai,u)，最大值函数为max(·)，最小值函数为min(·)，第j个偏差数据为aj，偏差数据的有序对集合为r，有序对集合中偏差数据ai和类别c的最大互信息函数为g(r,ai,u)，有序对集合中偏差数据ai和类别aj的最大互信息函数为g(r,ai,aj)，以2为底的对数函数为log2(·)，偏差数据ai和偏差数据aj的最大信息系数为s(ai,aj)；

29、当ρ>1，若加入偏差数据ai的ρ个子集评价函数值小于删除偏差数据ai的ρ-1个子集评价函数值，则从偏差数据子集删除第i个偏差数据ai，否则保留；

30、遍历所有偏差数据，将保留的偏差数据输出为度量数据。

31、进一步的，根据所述兼容性对度量数据进行聚类获取评价数据的方法，包括：

32、根据兼容性对度量数据进行预处理，将度量数据映射到网格单元；

33、寻找k个邻近网格单元的集合，计算网格单元的局部密度：

34、

35、其中网格单元a的局部密度为μa，网格单元a和网格r之间的距离为sar，距离sar的衰减因子为k近邻网格单元的集合为y，网格单元a的平均兼容性为ha，将局部密度按照降序排序；

36、计算密度阈值：

37、ga＝z(μa)*c％

38、其中密度阈值为μv，网格单元a局部密度的降序排序函数为z(μa)，上四分位数为c，密度阈值为μa，当网格单元的局部密度大于密度阈值时，网格单元为稠密网格；当网格单元的局部密度小于密度阈值时，单元网格为稀疏网格；

39、计算相对距离：

40、

41、其中最小值函数为min，网格单元r的局部密度为μr，网格单元a的相对距离为χa，将局部密度作为横轴，相对距离作为纵轴绘制决策图，计算中心值：

42、θa＝μa·χa

43、其中网格单元a的中心值为θa，将聚类簇中中心值最大的作为聚类中心，删除远离聚类中心的网格单元，将剩余的聚类中心网格单元输出为评价数据。

44、进一步的，根据所述评价数据构建电磁兼容性评价模型的方法，包括：

45、计算模糊评价得分：

46、

47、其中评价数据g的模糊评价得分为第c个评价数据为gc，第c个评价数据的权重为χc，评价数据的数量为m，模糊系数为ζ，评价数据g的调整因子为ζg，将模糊评价得分作为电磁兼容性评价模型的目标函数；

48、电磁兼容性评价模型采用偏差度和重要度对电磁影响数据进行筛选得到偏差数据；给定偏差数据评估函数，通过最大信息系数求解评价值，根据评价值筛选出度量数据；根据度量数据计算兼容性，根据兼容性获取局部密度，通过局部密度聚类的距离获取评价数据；通过评价数据采用模糊综合评价和机器学习算法进行兼容性评价。

49、进一步的，优化所述电磁兼容性评价模型的参数的方法，包括：

50、初始化电磁兼容性评价模型的粒子和速度，计算粒子的适应度值：

51、

52、其中粒子y的适应度函数为h(y)，评价基准为粒子权重为r，贡献程度为c，采用个体极值和群体极值更新速度和位置：

53、

54、

55、其中迭代次数为e，惯性权重为γ，加速因子为u1、u2，随机数为k1、k2，第e+1次迭代第q维第s个粒子的速度为第e次迭代第q维第s个粒子的速度为第e次迭代第q维粒子s的个体极值为第e次迭代第q维群体z的群体极值为第e次迭代第q维第s个粒子的位置为第e+1次迭代第q维第s个粒子的位置为

56、重新计算粒子适应度、个体极值和群体极值，若达到最高迭代次数，输出速度和位置参数。

57、第二方面，本技术实施例还提供一种电子设备，包括：

58、处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行第一方面所述的方法步骤。

59、第三方面，本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行第一方面所述的方法步骤。

60、本发明的有益效果是：

61、本发明是一种智能产品的电磁兼容性的评价方法，与现有技术相比，本发明具有以下技术效果：

62、本发明通过预处理、获取偏差数据、数据分类、计算兼容性、筛选数据、构建模型和优化模型步骤，可以提高电磁兼容性的评价方法的准确性，从而提高电磁兼容性的评价的精度，将电磁兼容性的评价量化，可以大大节省资源和人力成本，提高工作效率，可以实现电磁兼容性的评价，实时对电磁兼容性进行评价数据改进，对电磁兼容性的评价具有重要意义，可以适应不同电磁兼容性的评价系统、不同用户的电磁兼容性的评价需求，具有一定的普适性。