基于K-Means算法的環保監控管理系統研究

馮瑩瑩

(阜陽師范學院 信息工程學院，安徽 阜陽 236041)

隨著環保監控管理信息化建設的發展，需要對環保監控管理系統進行優化設計，結合環保監控管理建設，進行信息化系統設計，提高環保監控管理的智能化水平。在嵌入式和網絡化背景下，進行環保監控管理系統設計，對環保監控管理的設計是建立在對環保監控管理信息的融合和聚類處理基礎上的。傳統方法對環保監控管理的信息聚類方法主要采用模糊C均值聚類方法，在環保監控管理信息管理中[1]，受到不確定性因素的影響，特別是在各種環保監控管理信息混合的情況下，模糊C均值算法對環保監控管理信息管理的難度較大，對此，結合數據優化聚類和識別技術，提出設計一種基于K-Means算法的環保監控管理系統。實現環保監控管理系統的信息處理算法的優化設計，最后進行實驗測試分析，得出有效性結論。

1 環保監控管理系統的信息融合算法實現

對環保監控管理系統進行設計，最主要的是實現系統中信息融合算法，信息的準確、有效融合可以提高信息分類能力，是提高系統檢索能力的關鍵所在。

1.1 環保監控管理信息的大數據采樣

為了實現集成信息處理環境下環保監控管理信息化分類識別和智能管理，采用網絡信息化的大數據挖掘技術進行環保監控管理信息檢測，構建集成信息處理環境下環保監控管理的大數據采樣模型，考慮集成信息處理環境下環保監控管理信息的分布獨立隨機性，以零均值的高斯白噪聲作為環保監控管理信息采集的干擾項[2]，得到集成信息處理環境下環保監控管理信息融合的關聯規則集為：

(1)

在此基礎上進行集成信息處理環境下環保監控管理信息融合的分類預測，集成信息處理環境下環保監控管理信息的非線性三階自相關特征為：

(2)

其中，xn表示集成信息處理環境下環保監控管理信息的采樣時間序列的統計平均值，d表示重構時間延遲，D=2d，環保監控管理信息的統計特征量〈x(n)〉代表對x(n)取方差為：

(3)

引入模糊融合技術，對環保監控管理樣本進行模糊調度設計，得到環保監控管理信息的聯合信息度為：DCT(xt)=p(xt|d0,…,t)，設集成信息處理環境下環保監控管理的樣本集滿足A?V，B?V且A∩B=φ，對環保數據的檢測輸出可以表示為：

(4)

進而得到集成信息處理環境下環保監控的統計特征分布：

(5)

采用語義本體模型進行集成信息處理環境下環保監控管理信息的多維尺度分解[3]，經過深度學習迭代發現，當0μ1時，集成信息處理環境下環保監控管理信息分布的關聯維指數序列為：

(6)

其中：

|X(f)|2=TC2Nsinc2(πfTC)|Xcode(f)|2，

(7)

(8)

1.2 環保監控管理信息融合處理

在采用大數據挖掘方法進行環保監控管理信息的數據采集的基礎上，進行信息融合算法設計，結合相關性特征檢測方法，進行環保監控管理信息的快速檢測和分類識別。在大規模數據集約束下，環保監控管理信息的關聯規則知識集為：

(9)

(10)

其中，ω(t)為環保監控管理信息的統計特征量提取的模糊加權值，進行環保監控管理信息的自適應整合[4]，環保監控管理信息挖掘的規則性統計特征值為：

(11)

由此構建環保監控管理信息的語義相似度特征分析模型，當環保監控管理信息分布關聯映射存在Φ：M→R2d+1，表示Φ(z)=(h(z),h(φ1(z)),…,h(φ2d(z)))T為一個采樣節點分布集，環保監控管理信息采集的標簽分布集為：

(12)

根據環保監控管理信息的種類屬性ci(i=1,2,…,n)進行特征分類，提取環保監控管理信息的模糊統計特征量[5]。根據環保監控管理信息的分布特征，進行環保監控管理信息的模糊聚類處理，構建環保監控管理信息多源分布模型：

W=[y1,y2,···,yd]，

(13)

通過多維尺度特征降維處理，從m維降低到了d維，得到環保監控管理信息融合模型：

(14)

采用模糊關聯規則調度方法進行環保監控管理信息挖掘過程中的自適應尋優，環保監控管理信息融合處理結果為：

(15)

(16)

(17)

其中，P(X)、P(Y)表示環保監控管理信息的關聯融合度，X、Y為環保監控管理信息聯合分布特征向量集量，P(X∩Y)是環保監控管理信息融合的交叉分布概念集。根據上述分析，結合自相關融合特征調度方法進行環保監控管理信息的分類檢索，進行環保監控管理信息的分類管理系統設計[6]。

2 環保監控管理系統

2.1 K-Means算法

在采用大數據挖掘方法進行環保監控管理信息的數據采集的基礎上，進行環保監控管理信息的快速檢測和分類識別算法設計，提出一種基于K-Means算法的環保監控管理方法。假設集成信息處理環境中心中環保監控管理信息關聯知識庫輸出參數為：param={G1,G2,e,g,g2,g3,h,H1,H2}，結合資源融合調度方法進行K均值聚類處理，結合自相關融合特征調度方法進行環保監控管理信息的分類檢索，根據環保監控管理信息的分布特征時間間隔為Tf，K均值聚類的特征集為Ts=NfTf。采用分塊區域融合和模糊聚類方法實現環保監控管理信息的特征分類和自適應調度，環保監控管理信息K均值聚類匹配度為：

Tc=ent(Tf/Nc)，

(18)

設定環保監控管理K均值聚類模糊指標特征分布為X=(x1,x2,……,xD)，在有限空間內，得到環保監控管理信息關聯規則知識庫分布結構滿足cjTc

BN×1=SN×L·TL×1，

(19)

s(k)=[s1(k),s2(k),…,sm(k)]T，

(20)

采用射頻標簽識別技術進行環保監控管理信息的模糊K均值分類識別，空間區域分布矩陣為：

(21)

基于K-Means算法，進行環保監控管理信息的模糊聚類處理，提高環保監控管理的信息處理和集成調度能力[7]。

2.2 環保監控管理的優化

(22)

(23)

根據關聯知識的融合結果進行環保監控管理信息的相關性轉發控制協議設計，輸出監控數據的特征集滿足P∈Rn×n、R∈Rm×m和H∈Rm×n，特征分布集滿足d～p(e,q)，提取環保監控管理信息環保監控管理信息的特征量。采用物聯網RFID標簽識別方法，進行大數據整合，環保監控管理信息關聯規則挖掘的整合矩陣為：

(24)

根據上述分析，結合環保監控管理信息整合的匹配指標集Ek∈E(k=1,2,…,t)，給定關聯規則點，記為[aj,bj]，得到優化環保監控管理的圖模型為Pi∈P(i=1,2,…,m)，采用交叉編譯控制方法，進行環保監控管理的信息調度和K-means聚類處理，提高環保監控的信息聚類檢索能力，從而實現環保監控分類管理優化，完成環保監控管理系統軟件設計。

2.3 統總體架構

在嵌入式的Linux中進行系統軟件設計，采用RS5485總線監測方法進行環保監控管理系統配置，在操作系統層和應用軟件層分別配置MCU控制單元，在總線控制協議下進行環保監控管理系統配置的分散控制設計，系統采用嵌入式設計技術進行環保監控管理系統的安全配置，建立GPRS邏輯信道，通過附加總線實現環保監控管理的上位機通信和人機交互設計，得到系統的總體設計構架如圖1所示。

3 仿真實驗與結果分析

為了測試該系統在實現環保監控管理中的應用性能，進行實驗分析，實驗采用Matlab 7設計，采用PXI觸發總線進行環保監控管理信息的時鐘采樣，環保監控管理信息采樣的字節長度為16位，仿真時間為600 s，得到信息采樣輸出如圖2所示。

以圖2的信息采樣為輸入，基于K-Means算法進行環保監控信息分類，得到信息優化分類管理結果如圖3所示。

分析得知，設計的環保監控管理系統的信息分類能力較好，系統檢索能力較強，測試查準率，得到測試結果見表1。

表1 查準性對比

分析表1得知，該方法進行環保監控管理的信息查準率較高。

4 結語

對環保監控管理信息進行智能管理和檢索，提高網絡化背景下環保監控管理信息管理水平，促進環保監控管理的服務和管理能力的不斷提升。在嵌入式和網絡化背景下，進行環保監控管理系統設計，本文提出一種基于K-Means算法的環保監控管理系統，采用大數據挖掘方法進行環保監控管理信息的數據采集，進行環保監控管理信息的快速檢測和分類識別，提取環保監控管理信息的模糊統計特征量，結合自相關融合特征調度方法進行環保監控管理信息的分類檢索，根據環保監控管理信息的分布特征，進行環保監控管理信息的模糊聚類處理，采用K均值算法進行環保監控管理信息聚類的聚類中心優化調節，實現環保監控管理信息的分類管理優化。研究得知，所設計的系統進行環保監控管理時，信息分類性較好，查準率較高。