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龍圖騰網(wǎng)恭喜湖南大學申請的專利針對于建筑群服務(wù)的AI驅(qū)動的在線智能物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控與評估方法、系統(tǒng)、設(shè)備以及介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119647794B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-27發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510174325.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/063；該發(fā)明授權(quán)針對于建筑群服務(wù)的AI驅(qū)動的在線智能物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控與評估方法、系統(tǒng)、設(shè)備以及介質(zhì)是由陳毅興;袁玥;高麗英;曾柯竣;李詠博設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-02-18向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本針對于建筑群服務(wù)的AI驅(qū)動的在線智能物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控與評估方法、系統(tǒng)、設(shè)備以及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種針對于建筑群服務(wù)的AI驅(qū)動的在線智能物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控與評估方法、系統(tǒng)、設(shè)備以及介質(zhì)，其方法包括：通過傳感器網(wǎng)絡(luò)和用戶界面，收集并預(yù)處理環(huán)境參數(shù)、設(shè)備狀態(tài)以及用戶數(shù)據(jù)，并利用動態(tài)高斯混合模型進行聚類分析，以識別并劃分出多個各聚類或群組；通過深度學習網(wǎng)絡(luò)分析處理聚類或群組，得到環(huán)境數(shù)據(jù)分析結(jié)果、模型預(yù)測輸出以及用戶行為分析報告，通過模糊合成運算全面評估建筑群狀態(tài)并生成控制策略；構(gòu)建在線共享平臺，利用遷移學習將控制策略遷移至其他建筑群，實現(xiàn)模型、策略及經(jīng)驗的共享。本發(fā)明解決了傳統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)存在的諸多問題，實現(xiàn)了實時數(shù)據(jù)分析、智能決策和系統(tǒng)整合，顯著提升了建筑群的管理效率和用戶體驗。

本發(fā)明授權(quán)針對于建筑群服務(wù)的AI驅(qū)動的在線智能物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控與評估方法、系統(tǒng)、設(shè)備以及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種針對于建筑群服務(wù)的AI驅(qū)動的在線智能物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控與評估方法，其特征在于，包括：通過預(yù)先部署于建筑群中的動態(tài)可配置的傳感器網(wǎng)絡(luò)和用戶界面，收集并預(yù)處理環(huán)境參數(shù)、設(shè)備狀態(tài)以及用戶數(shù)據(jù)；利用動態(tài)高斯混合模型對預(yù)處理后的環(huán)境參數(shù)、設(shè)備狀態(tài)以及用戶數(shù)據(jù)之中的至少一項進行聚類分析，以識別并劃分出多個各自代表特定的舒適度區(qū)域的聚類或群組，包括：選取環(huán)境參數(shù)、設(shè)備狀態(tài)以及用戶數(shù)據(jù)之中的至少一項作為待分析對象；確定高斯混合模型中對應(yīng)于形成的聚類或群組的數(shù)量的高斯分量的數(shù)量K，并初始化高斯混合模型的參數(shù)配置；將待分析的對象劃分為多個連續(xù)的時間窗口，按照設(shè)定的步長移動時間窗口，以覆蓋待分析的對象的整個時間序列，每個新的時間窗口都包含一部分新的數(shù)據(jù)和一部分與前一個時間窗口重疊的數(shù)據(jù)；在新的每個時間窗口內(nèi)，使用初始化的高斯混合模型對待分析對象進行擬合，利用期望最大化方式，交替進行期望步和最大化步，直至達到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)或模型參數(shù)變化小于閾值，其中，在期望步中，根據(jù)當前模型參數(shù)計算每個數(shù)據(jù)點屬于各個高斯分量的責任度，在最大化步中，根據(jù)責任度更新高斯混合模型的參數(shù)配置；通過擬合過程，將待分析對象的數(shù)據(jù)點劃分為K個聚類或群組，以及確定每一時間窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)點所對應(yīng)的代表特定的舒適度區(qū)域的聚類或群組；其中，責任度為： ；式中，zpq為第p個數(shù)據(jù)點對于第q個高斯分量的責任度，wq是第q個高斯分量的權(quán)重，σq是第q個高斯分量的標準差，xp是第p個數(shù)據(jù)點，μq是第q個高斯分量的均值，為第p個數(shù)據(jù)點與第q個高斯分量均值之間的歐氏距離的平方，K是高斯分量的總數(shù)，wk是第k個高斯分量的權(quán)重，σk是第k個高斯分量的標準差，μk是第k個高斯分量的均值，χ為銳化參數(shù)，是一個可調(diào)節(jié)的參數(shù)，用于控制責任度計算的銳化程度；通過深度學習網(wǎng)絡(luò)分析處理聚類或群組，得到環(huán)境數(shù)據(jù)分析結(jié)果、模型預(yù)測輸出以及用戶行為分析報告；基于環(huán)境數(shù)據(jù)分析結(jié)果、模型預(yù)測輸出以及用戶行為分析報告，通過模糊合成運算獲得建筑群服務(wù)的全面狀態(tài)評估，并基于全面狀態(tài)評估生成至少一種建筑群的控制策略；構(gòu)建建筑群間的在線共享平臺，利用遷移學習將在當前建筑群上生成的建筑群的控制策略遷移到其他建筑群上，使得不同建筑群之間可以交換和共享學習到的模型、控制策略以及優(yōu)化經(jīng)驗。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人湖南大學，其通訊地址為：410000 湖南省長沙市岳麓區(qū)麓山南路2號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。