一种基于元学习多变图网络的电气自动化生态物联网系统的制作方法

本发明涉及自适应元学习、图神经网络与生态物联网领域，具体为一种基于元学习多变图网络的电气自动化生态物联网系统。

背景技术：

1、自适应元学习技术是一种自适应机器学习方法，旨在解决电气自动化生态物联网系统中不同任务之间的学习和调节问题，该技术通过构建元学习框架，以任务特征提取为重点，使得系统能够通过学习一系列任务的经验，更好地适应新的任务，并实现在线学习和实时调节，同时具备迁移学习能力，自适应元学习技术在解决新任务时充分利用先前学到的元知识以实现快速适应，通过自适应策略使得系统能够根据任务的性质和环境的变化自动选择合适的学习和调节策略，从而提高系统整体性能，为电气自动化生态物联网系统的智能化和适应性提供有力支持。

2、图神经网络技术是一种深度学习方法，旨在解决生态物联网中的节点和边产生的复杂图结构数据的处理问题，该技术通过学习生态物联网系统中节点和边的动态关系，能够实现对生态物联网中多节点动态适应的能力，图神经网络能够保留节点之间的拓扑结构信息，有效处理节点属性和节点之间的关系，适用于动态变化的图结构，使得系统能够更好地感知和适应生态环境的变化，处理传感器数据波动和设备状态变化的情况，将图神经网络技术与生态物联网结合，系统能够更有效地处理生态物联网中的多节点动态适应性，以实现对生态物联网中各节点变化的智能感知和快速响应。

3、而现有的基于元学习多变图网络的电气自动化生态物联网系统在面对新任务时无法实现快速调整，缺乏在面对不同任务和环境下的灵活性与适应性，同时缺乏有效应对电气设备和生态物联网节点的动态变化的能力，影响系统对生态物联网各节点数据的准确监测和分析，从而限制了系统的实时性和可靠性，并且系统还缺乏智能化任务处理的能力，无法充分理解和处理不同任务之间的关系，从而影响系统整体的智能性。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于元学习多变图网络的电气自动化生态物联网系统，以解决上述背景技术中提出的现有的基于元学习多变图网络的电气自动化生态物联网系统在面对新任务时无法实现快速调整，缺乏在面对不同任务和环境下的灵活性与适应性的问题，以及系统缺乏有效应对电气设备和生态物联网节点的动态变化的能力，影响系统对生态物联网各节点数据的准确监测和分析，从而限制了系统的实时性和可靠性的问题，以及系统缺乏智能化任务处理的能力，无法充分理解和处理不同任务之间的关系，从而影响系统整体的智能性的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于元学习多变图网络的电气自动化生态物联网系统，包括接口集成模块、生态物联网模块、多变图网络模块、自适应元学习模块、电气自动化模块、实时监测模块，其特征在于：所述接口集成模块用于协调并整合系统接口，确保系统与不同物联网节点之间的高效通信与数据传递，所述生态物联网模块包括传感器数据采集单元和数据传输与存储单元，所述传感器数据采集单元用于实时采集生态物联网中所有节点中的各种数据，并对传感器进行校准操作以确保系统获取的数据的精确性和可靠性，所述数据传输与存储单元用于将传感器数据传输至系统内部，并进行可靠存储与高效检索，所述多变图网络模块提出基于多变图网络的动态适应算法，用于处理生态物联网不同节点的动态变化，确保系统中图结构的实时适应性，以支持系统后续的元学习和任务的有序切换，所述自适应元学习模块提出基于元学习的自适应任务调节算法，用于不同电气任务间的迁移学习以及系统应对不同任务时的自适应调节，使系统能够快速适应新任务并有效适应各种任务的要求，所述电气自动化模块包括任务识别与切换单元和电气自动化控制单元，所述任务识别与切换单元用于实时识别当前任务，基于元学习和多变图网络的结果，设计任务执行与切换策略，确保系统在不同任务间实现平滑过渡，所述电气自动化控制单元用于执行自动化控制策略，调节电气设备的运行状态，以满足当前任务的要求，所述实时监测模块用于提供用户实时监测界面，显示电气自动化和生态物联网数据，使得用户能够实时监控系统状态，并进行必要的调整和反馈。

3、优选的，所述接口集成模块通过协调并整合系统与生态物联网各节点之间的接口，确保数据的流畅传递与高效的通信，以实现系统的协同工作和统一管理。

4、优选的，所述生态物联网模块包括传感器数据采集单元，所述传感器数据采集单元通过部署各类传感器设备，负责实时采集生态物联网中的各种数据，并确保数据的准确性和及时性，为后续模块提供实时的多特征输入。

5、优选的，所述生态物联网模块包括数据传输与存储单元，所述数据传输与存储单元通过设计高效的数据传输机制，确保数据在系统内部的快速传递，同时使用可靠的存储方案，包括云存储与本地数据库存储，以确保所采集数据稳定持久的保存，使得系统能够高效检索历史数据进行分析，并支持用户对系统数据的长期监测和管理。

6、优选的，所述多变图网络模块提出基于多变图网络的动态适应算法，通过实时管理图网络中的节点和边，确保系统中的图结构能够灵活适应不同电气设备和生态物联网各节点数据的动态变化，保证系统在不同任务和环境下能够保持高度的灵活性和适应性，为系统后续的元学习和任务的有序切换提供可靠的数据支持。

7、具体的，所述基于多变图网络的动态适应算法具体如下：首先，对生态物联网中传感器数据进行建模与图构建，通过图神经网络动态地表示生态物联网中各节点的传感器数据之间的内在逻辑关系，各节点传感器数据建模公式具体表示为：

8、

9、其中，aij表示图的邻接矩阵，代表图中节点i和节点j之间的连接强度，采用高斯核函数来建模传感器数据之间的关系，xi、xj与xk表示节点i、j与k对应的传感器数据，通过数据构建图，从而反映节点之间的关系，exp表示指数函数，||·||2表示传感器数据之间的欧氏距离，∑k≠iexp(-||xi-xk||2)表示对所有与节点i不相同的节点k进行高斯核函数的求和，用于归一化处理，确保连接强度的合理范围，i、j与k均表示图中节点的索引，对应于实际的传感器设备与数据源，i与j分别表示用于构建图中的边的两个节点的索引，k表示在进行高斯核函数计算时用于对所有图中与节点i不相同的节点进行求和的索引，通过构建图的邻接矩阵aij，以反映传感器数据之间的动态关系，在构建过程中采用高斯核函数，强调传感器数据之间的相似性，有利于学习数据的动态特性，使用动态的图结构来建模传感器数据之间的关系，使系统能够更灵活地适应不同任务和环境，为后续的动态适应性学习提供基础，其次，引入动态适应性机制，通过图神经网络对传感器数据之间的潜在关系进行学习，同时在运行时动态调整网络结构，以适应不同任务和环境的变化，图神经网络的训练过程具体公式表示为：

10、

11、

12、其中，node表示生态物联网中传感器数据的各个节点，edge表示传感器数据之间连接关系的边，node→edge表示从节点到边的信息传递，edge→node表示从边到节点的信息传递，表示边edge(i,j)在第l层的嵌入向量，用于使图神经网络能够更好地理解和表达传感器数据之间的动态关系，l表示图神经网络的层数索引，edge(i,j)表示与节点i与j相关的边，表示节点edgej在第l+1层的嵌入向量，用于学习节点j与相邻的传感器数据之间的关系，σ表示sigmoid激活函数，表示用于边edge(i,j)的嵌入特征向量线性变换的权重矩阵，表示用于节点j的嵌入特征向量线性变换的权重矩阵，与分别表示节点i与节点j在第l层的嵌入向量，x(i,j)表示节点i与节点j之间共同存在的传感器数据，nj表示与节点j相邻的节点集合，表示与第l层的边edge相关的偏置项，表示与第l层的边node相关的偏置项，将图的邻接矩阵aij引入到图神经网络训练中，使得模型在学习传感器数据的内在关系时能够更加灵活地考虑传感器数据之间的相似性，以提高模型对动态环境的适应性，然后，通过构建变分自编码器来限制潜在关系的分布，提高系统对生态物联网中各节点传感器数据之间复杂非线性关系的学习性能，同时通过多层感知器解码器实现对系统状态的准确预测，构建的变分自编码器具体公式表示为：

13、

14、其中，p(x)表示潜在关系的分布，采用变分自编码器构建的概率分布函数，ψ表示控制分布的超参数，用于平衡潜在关系的平滑性和模型的复杂度，m表示潜在关系的维度，s表示潜在关系维度的索引，表示每个维度上潜在关系的标准差，表示每个维度上潜在关系的均值，log表示对数函数，通过引入变分自编码器的正则化机制，对潜在关系进行限制，以提高系统对传感器数据复杂非线性关系的学习性能，多层感知器解码器的预测公式具体表示为:

15、

16、其中，表示节点i与节点j在第t+1次的迭代过程中的预测状态,表示节点i与节点j共同存在的实际传感器数据在第t次的迭代过程中的状态，表示多层感知器解码器中的映射函数，用于将边的嵌入向量映射为节点的状态预测，表示边edge(i,j)在第t次的迭代过程中的嵌入向量，代表边edge(i,j)在第t次的迭代过程中存储的信息，通过多层感知器解码器的预测，使得系统利用基于学习到的边的信息对节点的状态进行预测，进一步提高系统对复杂动态变化的预测能力，最后，通过损失函数以平衡模型对潜在关系的学习和对系统状态的准确预测，确保图神经网络在训练过程中不仅能够判断传感器数据之间的内在逻辑关系，还能够准确地预测系统状态，损失函数具体公式表示为：

17、

18、其中，l表示损失函数，c表示库尔巴克莱布勒散度在总损失中的权重系数，用于平衡库尔巴克莱布勒散度和均方误差在损失函数中的贡献量，表示潜在关系的库尔巴克莱布勒散度的期望函数，代表图神经网络学习到的潜在关系分布与标准正态分布之间的差异，p(x)表示图神经网络通过训练学习到的潜在变量的分布，q(x)表示标准正态分布，n表示生态物联网中各节点传感器数据的样本总量，n表示生态物联网中各节点传感器数据的样本数量索引，x(n)表示生态物联网各节点整合后传感器的实际数据，y(n)表示生态物联网各节点整合后传感器的预测数据，基于多变图网络的动态适应算法在基于元学习多变图网络的电气自动化生态物联网系统中具有高适应性的优势，通过综合考虑各节点传感器数据的动态特性和多维度逻辑关系，为系统的智能化与灵活性提供有力的支持。

19、优选的，所述自适应元学习模块提出基于元学习的自适应任务调节算法，通过分析不同任务的特征和要求，自动调整系统的学习策略和模型参数，以实现不同电气任务间的迁移学习与自适应调节，确保在面对新任务时，系统能够快速、高效地学习并调整。

20、具体的，所述基于元学习的自适应任务调节算法具体如下：首先，对电气自动化生态物联网系统中的任务和环境进行建模，使得系统能够理解和适应不断变化的电气任务和环境条件，通过任务建模使得系统能够理解电气设备的运行情况，通过环境建模使得系统能够有效应对未知场景的任务切换及其生态物联网在不同位置的情况，任务测量模型与环境模型具体公式表示为：

21、yi＝σ(φ(xi)ω+b)+ni

22、f(xi)＝σ(φ(xi)ω+b)

23、其中，yi表示生态物联网中位置i处的传感器的测量值，σ(·)表示引入非线性关系的激活函数，φ(xi)表示未知场景函数在位置i处的实际传感器数据xi处特征的基函数集合，xi表示位置i出的实际传感器数据，i表示生态物联网中传感器的位置索引，ω表示权重向量，b表示偏置项，ni表示位置i处的高斯噪声，f(xi)表示未知场景函数，采用灵活的非线性模型更好地判断电气设备行为的复杂性，其次，构建元学习模型，使得系统能够能够从先前的任务中学到知识并能够迅速适应新任务，元学习模型更新机制具体公式表示为：

24、

25、其中，ωt+1表示第t+1次迭代过程中的权重向量，代表元学习模型的参数，arg表示变元操作，表示使得(·)内的表达式取得最小值的变量u，u表示权重更新的临时变量，n表示系统中涉及的任务数量，n表示系统中涉及任务的索引，t表示元学习模型的迭代次数索引，ln(u)表示第n个任务的损失函数，代表在任务上的预测误差，γ表示正则化参数，用于平衡任务损失和正则化项，γ(u)表示正则化项，用于控制权重的稀疏性，ηt表示元学习模型在第t次迭代过程中的学习率，ωt表示第t次迭代过程中的权重向量，表示在第t次迭代过程中估计的梯度，用于指导权重ωt的更新方向，表示欧几里得范数的平方计算，通过元学习模型更新权重向量以适应新任务，并在这个过程中保持权重向量的稀疏性，系统能够学到如何调整权重以适应不同的任务，以提高整个系统的适应性，然后，通过引入奖励与惩罚机制权衡在元学习过程中任务模型性能和生态物联网中通信成本之间的关系，以有效应对在任务切换时整体生态物联网中的通信成本增加问题，构建的奖励与惩罚具体公式表示为：

26、p(ω)＝λl(ω)+(1-λ)γ(ω)

27、其中，p(ω)表示由任务模型损失和通信成本共同影响的损失函数，l(ω)表示系统在执行任务时的性能函数，γ(ω)表示感知和学习过程中系统产生的通信开销函数，λ表示权衡任务模型性能和通信成本的奖励参数，奖励部分关注任务模型的损失，(1-λ)为惩罚参数，关注于系统通信成本，最后，通过建立自适应感知方案智能调整传感器的数据采集策略，减少对生态物联网的空间采样，提高数据利用率，以适应不同任务间的切换以及系统整体工作效率的提升，自适应感知方案的具体公式表示为：

28、

29、其中，πt表示采样分布，代表在第t次迭代过程中系统采用的感知方案，ρ表示用于平衡均匀采样和基于相对重要性采样的调整参数，π表示固定的均匀采样分布，gt(n)表示第t次迭代过程中对于任务n的相对信息价值，通过自适应感知方案，系统能够主动确定最具信息价值的感知位置，从而显著减少对生态物联网的空间采样，提高系统的效率和适应性，基于元学习的自适应任务调节算法通过智能学习和适应性调节，使得电气自动化生态物联网系统能够更加智能、高效地适应各种复杂任务和动态环境，有助于增强整体系统的泛化性与适应性。

30、优选的，所述电气自动化模块包括任务识别与切换单元，所述任务识别与切换单元通过利用自适应元学习模块学习到的知识信息，确保系统能够快速准确地识别并理解当前的电气自动化生态物联网任务，为后续的自动化控制做出准确的决策。

31、优选的，所述电气自动化模块包括电气自动化控制单元，所述电气自动化控制单元通过执行自适应调节策略，对每个电气设备进行智能控制，确保系统能够根据当前任务的要求，有效控制每个电气设备的状态和行为。

32、优选的，所述实时监测模块通过提供用户实时监测界面，确保用户能够即时获得有关系统运行状况与任务执行情况的实时反馈，有助于用户及时发现潜在问题、做出决策和调整系统参数，以保障系统的稳定运行和灵活适应不同场景。

33、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

34、1、多变图网络模块提出基于多变图网络的动态适应算法，首先，多变图网络的动态适应算法通过图神经网络实现对生态物联网各节点传感器数据之间的内在逻辑关系建模，在构建的图神经网络中，图的节点表示传感器数据，而边表示不同传感器数据之间的关系，通过这种方式，基于多变图网络的动态适应算法不仅能够关注各节点传感器数据的时间特性，还能够推理不同维度数据之间的逻辑关系，提高了系统对复杂关系的建模能力，其次，该算法引入了动态适应性机制，允许系统在运行时动态调整图神经网络结构以适应不同任务和环境，这种动态适应性使得系统能够更灵活地适应电气自动化任务和生态物联网环境的变化，增强了系统的自适应性和鲁棒性，进一步，该算法采用变分自编码器和耿贝尔采样技巧来限制潜在关系的分布，通过编码器与解码器配合的模式，编码器学习传感器数据之间的潜在关系，解码器预测系统状态，以提高算法的学习性能，使得系统能够更准确地学习各节点传感器数据之间的复杂非线性关系，从而更好地适应元学习任务和不同环境下的传感器数据，总体而言，基于多变图网络的动态适应算法在基于元学习多变图网络的电气自动化生态物联网系统中具有高适应性的优势，通过综合考虑各节点传感器数据的动态特性和多维度逻辑关系，为系统的智能化与灵活性提供有力的支持；

35、2、自适应元学习模块提出基于元学习的自适应任务调节算法，该算法通过元学习机制，使得系统能够学习并不断优化任务处理策略，以适应电气自动化生态物联网系统中不断变化的任务和环境条件，该算法的元学习机制使系统能够针对不同的电气任务动态调整控制算法和参数，从而提高电气设备的自动化控制效率，通过实时学习和自适应方式，系统能够快速适应新任务，降低响应时间，提高控制精度，进而提升整体系统的适应性，利用元学习的思想，通过自适应感知方案智能调节传感器的数据采集策略，元学习机制能够使系统主动确定最具信息价值的感知位置，从而显著减少对生态物联网的空间采样，通过学习过程，系统能够识别重要的节点数据，并优化数据采集方式，提高数据利用率，降低通信成本，为整体系统的高效运行奠定基础，同时，通过基于随机梯度下降的机器学习模型用于实现对任务模型的预测，以降低预测误差，而强化元学习模型则通过奖励已获得样本的误差减小，同时惩罚相应的通信成本，从而优化感知决策，使得系统能够更加智能地调节任务处理和感知策略，实现任务之间的迁移学习，提高系统的适应性和鲁棒性，总体而言，基于元学习的自适应任务调节算法通过智能学习和适应性调节，使得电气自动化生态物联网系统能够更加智能、高效地适应各种复杂任务和动态环境，有助于增强整体系统的泛化性与适应性。