板卡运行环境的分析方法、装置、设备及可读存储介质

摘要

本发明提供了一种板卡运行环境的分析方法、装置、设备及可读存储介质，涉及计算机技术领域，包括获取第一信息，所述第一信息包括板卡的环境数据信息和板卡的运行数据信息；将所述第一信息进行预处理，得到预处理后的每个环境数据下的板卡运行数据信息；基于灰色关联分析法对板卡运行数据信息进行处理，得到运行评分值；基于最小二乘线性拟合的方法对所述运行评分值进行处理，得到第二信息，所述第二信息为每个时间段板卡在每个环境数据下的运行评分拟合值和所述运行评分拟合值的变化率；并基于第二信息确定板卡的最佳运行环境。本发明得到评分评分更加准确和客观，同时减少人力物力的投入。

权利要求

1.一种板卡运行环境的分析方法，其特征在于，包括：

获取至少一个第一信息，所述第一信息包括板卡的运行数据信息，以及采集所述运行数据时所述板卡的环境数据信息；所述运行数据信息至少包括两个；所述环境数据信息包括所述板卡运行时周围的磁场强度信息、湿度信息和温度信息，所述板卡的运行数据信息包括所述板卡的采样速度信息、使用通道数信息、分辨率信息和采集精度信息；

将所述运行数据信息进行预处理，得到预处理后的运行数据信息；

基于灰色关联分析法对所述预处理后的运行数据信息和所述环境数据信息进行处理，并将处理得到的关联度转化为权重值，然后将所述权重值与所述环境数据信息进行乘积计算，得到每个所述预处理后的运行数据信息的运行评分值；

根据最小二乘线性拟合的方法对所有的所述运行评分值进行处理，得到第二信息，所述第二信息为每个时间段板卡在每个环境数据下的运行评分拟合值和所述运行评分拟合值的变化率；

将所述每个环境数据下的运行评分拟合值和所述运行评分拟合值的变化率按照预设的权重比例进行乘积运算，并将运算结果中评分最高对应的环境数据作为板卡的最佳运行环境。

2.根据权利要求1所述的板卡运行环境的分析方法，其特征在于，将所述运行数据信息进行预处理，得到预处理后的运行数据信息，包括：将所有的所述运行数据信息进行数据分析，得到所述运行数据信息内信息不完整的数据和信息完整的数据，并采用EM算法分别对所述信息不完整的数据和信息完整的数据进行聚类处理，得到所述信息不完整的数据的聚类结果和信息完整的数据的聚类结果；

基于信息完整的数据的聚类结果的计算平均值，并将所述平均值对所述信息不完整的数据的聚类结果进行插值填补，得到预处理后的运行数据信息。

3.根据权利要求1所述的板卡运行环境的分析方法，其特征在于，所述基于灰色关联分析法对所述预处理后的运行数据信息和所述环境数据信息进行处理，并将处理得到的关联度转化为权重值，然后将所述权重值与所述环境数据信息进行乘积计算，得到每个所述预处理后的运行数据信息的运行评分值，包括：对每个所述预处理后的运行数据信息和每个所述环境数据信息进行无量纲化处理，得到无量纲化处理后的运行数据信息和无量纲化处理后的环境数据信息；

基于所述无量纲化处理后的运行数据信息和环境数据信息计算所述无量纲化处理后的运行数据信息与所述环境数据信息的关联系数，并基于所述关联系数计算得到每个运行数据信息与每个所述环境数据信息的关联度；

将所述关联度转化为所述关联度对应的环境数据下的运行数据信息评分权重，并将所述评分权重与所述关联度对应的环境数据下的板卡运行数据进行乘积计算，将所述乘积计算的结果作为每个的运行数据信息的运行评分值。

4.根据权利要求1所述的板卡运行环境的分析方法，其特征在于，根据最小二乘线性拟合的方法对所有的所述运行评分值进行处理，得到第二信息，包括：将所有的运行评分值发送至预设的空间直角坐标系内转化为第一曲线图，基于最小二乘线性拟合的方法在所述第一曲线图内将每个运行评分值进行拟合，得到第一拟合曲线图，并确定每个环境数据下的板卡运行评分拟合值；

将所有环境数据下的板卡运行评分拟合值按照同一时间序列进行分段处理，并基于分段处理得到的每个环境数据下每个时间段的板卡运行评分拟合值进行统计处理，得到每个时间段板卡在每个环境数据下的运行评分拟合值和所述运行评分拟合值的变化率。

5.一种板卡运行环境的分析装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取至少一个第一信息，所述第一信息包括板卡的运行数据信息，以及采集所述运行数据时所述板卡的环境数据信息；所述运行数据信息至少包括两个；所述环境数据信息包括所述板卡运行时周围的磁场强度信息、湿度信息和温度信息，所述板卡的运行数据信息包括所述板卡的采样速度信息、使用通道数信息、分辨率信息和采集精度信息；

第一处理单元，用于将所述运行数据信息进行预处理，得到预处理后的运行数据信息；

第二处理单元，用于基于灰色关联分析法对所述预处理后的运行数据信息和所述环境数据信息进行处理，并将处理得到的关联度转化为权重值，然后将所述权重值与所述环境数据信息进行乘积计算，得到每个所述预处理后的运行数据信息的运行评分值；

第三处理单元，用于根据最小二乘线性拟合的方法对所有的所述运行评分值进行处理，得到第二信息，所述第二信息为每个时间段板卡在每个环境数据下的运行评分拟合值和所述运行评分拟合值的变化率；

第四处理单元，用于将所述每个环境数据下的运行评分拟合值和所述运行评分拟合值的变化率按照预设的权重比例进行乘积运算，并将运算结果中评分最高对应的环境数据作为板卡的最佳运行环境。

6.根据权利要求5所述的板卡运行环境的分析装置，其特征在于，所述第一处理单元包括：第一聚类子单元，用于将所有的所述运行数据信息进行数据分析，得到所述运行数据信息内信息不完整的数据和信息完整的数据，并采用EM算法分别对所述信息不完整的数据和信息完整的数据进行聚类处理，得到所述信息不完整的数据的聚类结果和信息完整的数据的聚类结果；

第一处理子单元，用于基于信息完整的数据的聚类结果的计算平均值，并将所述平均值对所述信息不完整的数据的聚类结果进行插值填补，得到预处理后的运行数据信息。

7.根据权利要求5所述的板卡运行环境的分析装置，其特征在于，所述第二处理单元包括：第二处理子单元，用于对每个所述预处理后的运行数据信息和每个所述环境数据信息进行无量纲化处理，得到无量纲化处理后的运行数据信息和无量纲化处理后的环境数据信息；

第一计算子单元，用于基于所述无量纲化处理后的运行数据信息和环境数据信息计算所述无量纲化处理后的运行数据信息与所述环境数据信息的关联系数，并基于所述关联系数计算得到每个运行数据信息与每个所述环境数据信息的关联度；

第三处理子单元，用于将所述关联度转化为所述关联度对应的环境数据下的运行数据信息评分权重，并将所述评分权重与所述关联度对应的环境数据下的板卡运行数据进行乘积计算，将所述乘积计算的结果作为每个的运行数据信息的运行评分值。

8.根据权利要求5所述的板卡运行环境的分析装置，其特征在于，所述第三处理单元包括：第四处理子单元，用于将所有的运行评分值发送至预设的空间直角坐标系内转化为第一曲线图，基于最小二乘线性拟合的方法在所述第一曲线图内将每个运行评分值进行拟合，得到第一拟合曲线图，并确定每个环境数据下的板卡运行评分拟合值；

第五处理子单元，用于将所有环境数据下的板卡运行评分拟合值按照同一时间序列进行分段处理，并基于分段处理得到的每个环境数据下每个时间段的板卡运行评分拟合值进行统计处理，得到每个时间段板卡在每个环境数据下的运行评分拟合值和所述运行评分拟合值的变化率。

9.一种板卡运行环境的分析设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述板卡运行环境的分析方法的步骤。

10.一种可读存储介质，其特征在于：所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述板卡运行环境的分析方法的步骤。

说明书

板卡运行环境的分析方法、装置、设备及可读存储介质

技术领域

[0001] 本发明涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种板卡运行环境的分析方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

[0002] 目前板卡在运行效率受多种环境影响，而且各种环境会对板卡的使用寿命进行缩短，人工分析的计算量很大，并且需要很多的人力物力，现需要一种对板卡的环境数据进行分析的方法来确定板卡的最佳运行环境，进而减少板卡损坏或者运行过慢被淘汰的财产损失。

发明内容

[0003] 本发明的目的在于提供一种板卡运行环境的分析方法、装置、设备及可读存储介质，以改善上述问题。为了实现上述目的，本发明采取的技术方案如下：

[0004] 第一方面，本申请提供了一种板卡运行环境的分析方法，包括：获取至少一个第一信息，所述第一信息包括板卡的运行数据信息，以及采集所述运行数据时所述板卡的环境数据信息；所述运行数据信息至少包括两个；所述环境数据信息包括所述板卡运行时周围的磁场强度信息、湿度信息和温度信息，所述板卡的运行数据信息包括所述板卡的采样速度信息、使用通道数信息、分辨率信息和采集精度信息；

[0005] 将所述运行数据信息进行预处理，得到预处理后的运行数据信息；

[0006] 基于灰色关联分析法对所述预处理后的运行数据信息和所述环境数据信息进行处理，并将处理得到的关联度转化为权重值，然后将所述权重值与所述环境数据信息进行乘积计算，得到每个所述预处理后的运行数据信息的运行评分值；

[0007] 根据最小二乘线性拟合的方法对所有的所述运行评分值进行处理，得到第二信息，所述第二信息为每个时间段板卡在每个环境数据下的运行评分拟合值和所述运行评分拟合值的变化率；

[0008] 将所述每个环境数据下的运行评分拟合值和所述运行评分拟合值的变化率按照预设的权重比例进行乘积运算，并将运算结果中评分最高对应的环境数据作为板卡的最佳运行环境。

[0009] 第二方面，本申请还提供了一种板卡运行环境的分析装置，包括：

[0010] 第一获取单元，用于获取至少一个第一信息，所述第一信息包括板卡的运行数据信息，以及采集所述运行数据时所述板卡的环境数据信息；所述运行数据信息至少包括两个；所述环境数据信息包括所述板卡运行时周围的磁场强度信息、湿度信息和温度信息，所述板卡的运行数据信息包括所述板卡的采样速度信息、使用通道数信息、分辨率信息和采集精度信息；

[0011] 第一处理单元，用于将所述运行数据信息进行预处理，得到预处理后的运行数据信息；

[0012] 第二处理单元，用于基于灰色关联分析法对所述预处理后的运行数据信息和所述环境数据信息进行处理，并将处理得到的关联度转化为权重值，然后将所述权重值与所述环境数据信息进行乘积计算，得到每个所述预处理后的运行数据信息的运行评分值；

[0013] 第三处理单元，用于根据最小二乘线性拟合的方法对所有的所述运行评分值进行处理，得到第二信息，所述第二信息为每个时间段板卡在每个环境数据下的运行评分拟合值和所述运行评分拟合值的变化率；

[0014] 第四处理单元，用于将所述每个环境数据下的运行评分拟合值和所述运行评分拟合值的变化率按照预设的权重比例进行乘积运算，并将运算结果中评分最高对应的环境数据作为板卡的最佳运行环境。

[0015] 第三方面，本申请还提供了一种板卡运行环境的分析设备，包括：

[0016] 存储器，用于存储计算机程序；

[0017] 处理器，用于执行所述计算机程序时实现所述板卡运行环境的分析方法的步骤。

[0018] 第四方面，本申请还提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于板卡运行环境的分析方法的步骤。

[0019] 本发明的有益效果为：

[0020] 本发明通过对板卡的在不同运行环境下运行的数据进行预处理并转化为对应的评分值，然后根据关键因子筛选，选出板卡的关键评分进行分析，然后通过对不同时间段板卡的运行评分变化率进行确定和判断，防止虽然在一个环境下虽然运行评分最高，但是波动大，评分下降快的可能性，进而提高确定最佳的板卡运行环境的准确率，这样得到评分评分更加准确，同时减少人力物力的投入。

[0021] 本发明的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明实施例了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

[0022] 为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

[0023] 图1为本发明实施例中所述的板卡运行环境的分析方法流程示意图;

[0024] 图2为本发明实施例中所述的板卡运行环境的分析装置结构示意图；

[0025] 图3为本发明实施例中所述的板卡运行环境的分析设备结构示意图。

[0026] 图中标记：701、第一获取单元；702、第一处理单元；703、第二处理单元；704、第三处理单元；705、第四处理单元；706、第二获取单元；707、第一聚类单元；708、第一分析单元；709、第三获取单元；710、第五处理单元；711、第六处理单元；712、第七处理单元；7021、第一聚类子单元；7022、第一处理子单元；7031、第二处理子单元；7032、第一计算子单元；7033、第三处理子单元；7041、第四处理子单元；7042、第五处理子单元。

具体实施方式

[0027] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种每个的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0028] 应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

[0029] 实施例1

[0030] 如图1所示，本实施例提供了一种板卡运行环境的分析方法，其所述方法包括步骤S1、步骤S2、步骤S3、步骤S4和步骤S5。

[0031] 步骤S1、获取至少一个第一信息，所述第一信息包括板卡的运行数据信息，以及采集所述运行数据时所述板卡的环境数据信息；所述运行数据信息至少包括两个；所述环境数据信息包括所述板卡运行时周围的磁场强度信息、湿度信息和温度信息，所述板卡的运行数据信息包括所述板卡的采样速度信息、使用通道数信息、分辨率信息和采集精度信息；

[0032] 可以理解的是本步骤中通过对板卡周围的环境信息进行采集，其中通过磁场强度采集设备采集板卡周围的磁场强度，一般为采集四周50厘米的环境信息，并且通过温度采集器和湿度采集器采集板卡四周的温度和湿度信息，并且通过板卡测试装置对板卡的采样速度信息、使用通道数信息、分辨率信息和采集精度信息进行测试和数据采集。

[0033] 步骤S2、将所述运行数据信息进行预处理，得到预处理后的运行数据信息；

[0034] 步骤S3、基于灰色关联分析法对所述预处理后的运行数据信息和所述环境数据信息进行处理，并将处理得到的关联度转化为权重值，然后将所述权重值与所述环境数据信息进行乘积计算，得到每个所述预处理后的运行数据信息的运行评分值；

[0035] 步骤S4、根据最小二乘线性拟合的方法对所有的所述运行评分值进行处理，得到第二信息，所述第二信息为每个时间段板卡在每个环境数据下的运行评分拟合值和所述运行评分拟合值的变化率；

[0036] 可以理解的是本步骤通过对所有评分按照一定的时间序列进行分段，确定不同环境下运行不同时间段的板卡的运行评分值和变化率，防止虽然在一个环境下虽然运行评分最高，但是波动大，评分下降快的可能性，进而提高确定最佳的板卡运行环境的准确率。

[0037] 步骤S5、将所述每个环境数据下的运行评分拟合值和所述运行评分拟合值的变化率按照预设的权重比例进行乘积运算，并将运算结果中评分最高对应的环境数据作为板卡的最佳运行环境。

[0038] 可以理解的是本发明通过对板卡在每个环境下的运行数据对板卡的环境数据进行分析检查，基于所述板卡在每个环境下的评分状态和同一环境数据信息下运行了每个时间段的板卡评分变化率来判断板卡的最佳运行环境，所述最佳运行环境是指在板卡在该环境下板卡的评分状态最好，且板卡在该环境下运行一段时间板卡评分状态下降的最慢或者上升的最快，以此来确定装备了板卡的设备具体的放置位置，进而减少不必要的损耗和增加板卡的使用时间，减少人力物力的同时，还防止频繁更换板卡导致数据丢失。

[0039] 在本公开的一种具体实施方式中，所述步骤S2包括步骤S21和步骤S22。

[0040] 步骤S21、将所有的所述运行数据信息进行数据分析，其中，将所述运行数据信息按照信息的完整性分为信息不完整的数据和信息完整的数据，并采用EM算法分别对所述信息不完整的数据和信息完整的数据进行聚类处理，得到所述信息不完整的数据的聚类结果和信息完整的数据的聚类结果；

[0041] 步骤S22、基于信息完整的数据的聚类结果的计算平均值，并将所述平均值对所述不完整信息的聚类结果进行插值填补，得到预处理后的运行数据信息。

[0042] 可以理解的是本发明通过对板卡的环境数据信息和板卡的运行数据信息进行对应，确定板卡运行数据信息是在其中某个环境下进行的，并且将板卡的运行数据信息进行分类，并使用进行EM算法进行聚类处理，获取聚类处理的结果，然后再运用KNN算法对不完整信息的聚类结果进行填补，这样预处理得到的数据全都是原始数据，保留了数据的原有形式，弱化了缺失数据的影响，增加数据的可信度。

[0043] 可以理解的是最大期望算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。算法主要通过两个步骤交替进行计算，第一步是计算期望(E)，利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值；第二步是最大化(M)，最大化在E步上求得的最大似然值来计算参数的值。在M步中找到的参数估计值将被用于下一个E步的计算，这个过程不断交替进行，直至收敛。EM算法最直接的应用就是求参数估计，但是如果我们把潜在类别当做隐藏变量，样本看做观察值，就可以把聚类问题转化为参数估计问题，这也就是使用EM算法来进行聚类的原理。

[0044] 可以理解的是KNN算法是根据属性值缺失的个数对不完备数据子集Di进行由小到大排序，然后计算已进行排序的不完备信息的聚类结果中的各个聚类簇中的点到EM聚类形成的各个簇心的距离，并由小到大进行排序；将各不完备记录归类到与该记录距离最小的簇心所在的类中；使用欧氏距离公式计算不完备记录与所属类中其他训练数据的距离dis；

[0045] 在本公开的一种具体实施方式中，所述步骤S3包括步骤S31、步骤S32和步骤S33。

[0046] 步骤S31、对每个所述预处理后的运行数据信息和每个所述环境数据信息进行无量纲化处理，得到无量纲化处理后的运行数据信息和无量钢化处理后的环境数据信息；

[0047] 步骤S32、基于所述无量纲化处理后的运行数据信息和环境数据信息计算所述无量纲化处理后的运行数据信息与所述环境数据信息的关联系数，并基于所述关联系数计算得到每个运行数据信息与每个所述环境数据信息的关联度；

[0048] 步骤S33、将所述关联度转化为所述关联度对应的环境数据下的运行数据信息评分权重，并将所述评分权重与所述关联度对应的环境数据下的板卡运行数据进行乘积计算，将所述乘积计算的结果作为每个的运行数据信息的运行评分值。

[0049] 可以理解的是本发明通过对预处理后的每个环境数据下的板卡运行数据信息进行灰色关联分析计算所述板卡运行数据与所述板卡的环境数据的关联系数进而算出其关联度，并将所述关联度作为所述每个环境数据下的板卡运行数据信息的权重比例，通过将每个环境数据下的板卡运行数据信息与所述权重比例进行相乘，得到的乘积就是每个环境数据下的运行评分值。

[0050] 可以理解的是本发明通过确定所述板卡运行数据与所述板卡的环境数据的关联度用于计算运行评分值，可以更客观准确的对板卡环境数据进行分析。

[0051] 在本公开的一种具体实施方式中，所述步骤S4包括步骤S41和步骤S42。

[0052] 步骤S41、将所有的运行评分值发送至预设的空间直角坐标系内转化为第一曲线图，基于最小二乘线性拟合的方法在所述第一曲线图内将每个运行评分值进行拟合，得到第一拟合曲线图，并确定每个环境数据下的板卡运行评分拟合值；

[0053] 步骤S42、将所有环境数据下的板卡运行评分拟合值按照同一时间序列进行分段处理，并基于分段处理得到的每个环境数据下每个时间段的板卡运行评分拟合值进行统计处理，得到每个时间段板卡在每个环境数据下的运行评分拟合值和所述运行评分拟合值的变化率。

[0054] 可以理解的是本发明通过采用最小二乘线性拟合的方法将第一曲线图进行拟合，确定每个环境数据下的板卡运行评分拟合值，然后通过将每个环境数据下的所有的板卡运行评分拟合值进行进行时间段区分，分为每个时间段的每个环境数据下的所有的板卡运行评分拟合值，然后将每个时间段的同一环境数据下的板卡运行评分拟合值进行分类，进而得到同一环境数据下每个时间段的运行评分拟合值，然后对比同一环境数据下每个时间段的运行评分拟合值，用下降的评分拟合值除以下降前的评分拟合值，进而得到每个时间段的板卡评分变化率，进而确定在一定时间段内板卡运行的性能变化和评分，进而防止虽然在一个环境下虽然运行评分最高，但是波动大，评分下降快的可能性，进而提高确定最佳的板卡运行环境的准确率。

[0055] 可以理解的是本发明通过最小二乘线性拟合的方法能够在保留数据曲线特征的前提下大大减少需要保存的数据量，具有很高的实际应用价值，减少成本的同时，保证准确性。

[0056] 在本公开的一种具体实施方式中，所述步骤S5之后还包括步骤S6、步骤S7和步骤S8。

[0057] 步骤S6、获取至少一个型号的板卡的最佳运行环境信息；

[0058] 步骤S7、基于距离类聚类算法将全部的所述板卡的最佳运行环境信息进行聚类，得到所有聚类簇的聚类集合的范围信息；

[0059] 步骤S8、根据所有所述聚类簇的聚类集合的范围信息计算得到各个聚类簇对应的阈值范围，对所有的聚类簇对应的阈值范围进行分析，将所述聚类簇对应的阈值范围作为板卡的最佳运行环境范围。

[0060] 可以理解的是本发明通过对至少一个型号的板卡的最佳运行环境信息进行聚类，分析每个板卡的最佳运行环境信息，进而获取一个最佳运行范围，增加使用本发明的实用性，同时也减少人力物力的投入，节约了成本。

[0061] 在本公开的一种具体实施方式中，所述步骤S5之后还包括步骤S9、步骤S10、步骤S11和步骤S12、

[0062] 步骤S9、获取至少一个型号的板卡的最佳运行环境信息；

[0063] 步骤S10、基于层次分析法建立层次结构模型，并调用全部的所述多种板卡的最佳运行环境信息关键字，按照每个关键字对所有板卡运行数据信息进行分类，得到分类后的板卡的最佳运行环境信息；

[0064] 步骤S11、基于成对比较法和1‑9比较尺度将所述分类后的板卡的最佳运行环境信息构建为成对比较矩阵，并计算得到所述板卡的最佳运行环境信息每个类别占总类别的权重系数；

[0065] 步骤S12、基于所述所述板卡的最佳运行环境信息每个类别占总类别的权重系数将所述板卡的最佳运行环境信息每个类别进行分级，确定所述板卡的最佳运行环境信息每个类别的等级。

[0066] 可以理解的是本发明通过构建层次结构模型对至少一个型号的板卡的最佳运行环境信息进行分类，确定每个板卡的最佳运行环境信息，然后根据其权重进行计算每个板卡的最佳运行环境信息的等级，本发明通过对每个板卡的最佳运行环境进行定级，分为大量、中量和少量，以此来确定大部分板卡的最佳环境信息，并将少量部分的最佳环境信息进行标记，减少改变环境的成本的投入，也减少板卡的损失。

[0067] 实施例2

[0068] 如图2所示，本实施例提供了一种板卡运行环境的分析装置，所述装置包括第一获取单元701、第一处理单元702、第二处理单元703、第三处理单元704和第四处理单元705。

[0069] 第一获取单元701，用于获取至少一个第一信息，所述第一信息包括板卡的运行数据信息，以及采集所述运行数据时所述板卡的环境数据信息；所述运行数据信息至少包括两个；所述环境数据信息包括所述板卡运行时周围的磁场强度信息、湿度信息和温度信息，所述板卡的运行数据信息包括所述板卡的采样速度信息、使用通道数信息、分辨率信息和采集精度信息；

[0070] 第一处理单元702，用于将所述运行数据信息进行预处理，得到预处理后的运行数据信息；

[0071] 第二处理单元703，用于基于灰色关联分析法对所述预处理后的运行数据信息和所述环境数据信息进行处理，并将处理得到的关联度转化为权重值，然后将所述权重值与所述环境数据信息进行乘积计算，得到每个所述预处理后的运行数据信息的运行评分值；

[0072] 第三处理单元704，根据最小二乘线性拟合的方法对所有的所述运行评分值进行处理，得到第二信息，所述第二信息为每个时间段板卡在每个环境数据下的运行评分拟合值和所述运行评分拟合值的变化率；

[0073] 第四处理单元705，用于将所述每个环境数据下的运行评分拟合值和所述运行评分拟合值的变化率按照预设的权重比例进行乘积运算，并将运算结果中评分最高对应的环境数据作为板卡的最佳运行环境。

[0074] 在本公开的一种具体实施方式中，所述第一处理单元702包括第一聚类子单元7021和第一处理子单元7022。

[0075] 第一聚类子单元7021，用于将所有的所述运行数据信息进行数据分析，其中，将所述运行数据信息按照信息的完整性分为信息不完整的数据和信息完整的数据，并采用EM算法分别对所述信息不完整的数据和信息完整的数据进行聚类处理，得到所述信息不完整的数据的聚类结果和信息完整的数据的聚类结果；

[0076] 第一处理子单元7022，用于基于信息完整的数据的聚类结果的计算平均值，并将所述平均值对所述不完整信息的聚类结果进行插值填补，得到预处理后的运行数据信息。

[0077] 在本公开的一种具体实施方式中，所述第二处理单元703包括第二处理子单元7031、第一计算子单元7032和第三处理子单元7033。

[0078] 第二处理子单元7031，用于对每个所述预处理后的运行数据信息和每个所述环境数据信息进行无量纲化处理，得到无量纲化处理后的运行数据信息和无量钢化处理后的环境数据信息；

[0079] 第一计算子单元7032，用于基于所述无量纲化处理后的运行数据信息和环境数据信息计算所述无量纲化处理后的运行数据信息与所述环境数据信息的关联系数，并基于所述关联系数计算得到每个运行数据信息与每个所述环境数据信息的关联度；

[0080] 第三处理子单元7033，用于将所述关联度转化为所述关联度对应的环境数据下的运行数据信息评分权重，并将所述评分权重与所述关联度对应的环境数据下的板卡运行数据进行乘积计算，将所述乘积计算的结果作为每个的运行数据信息的运行评分值。

[0081] 在本公开的一种具体实施方式中，所述第三处理单元704包括第四处理子单元7041和第五处理子单元7042。

[0082] 第四处理子单元7041，用于将所有的运行评分值发送至预设的空间直角坐标系内转化为第一曲线图，基于最小二乘线性拟合的方法在所述第一曲线图内将每个运行评分值进行拟合，得到第一拟合曲线图，并确定每个环境数据下的板卡运行评分拟合值；

[0083] 第五处理子单元7042，用于将所有环境数据下的板卡运行评分拟合值按照同一时间序列进行分段处理，并基于分段处理得到的每个环境数据下每个时间段的板卡运行评分拟合值进行统计处理，得到每个时间段板卡在每个环境数据下的运行评分拟合值和所述运行评分拟合值的变化率。

[0084] 在本公开的一种具体实施方式中，所述第四处理单元705之后还包括第二获取单元706、第一聚类单元707和第一分析单元708。

[0085] 第二获取单元706，用于获取至少一个型号的板卡的最佳运行环境信息；

[0086] 第一聚类单元707，用于基于距离类聚类算法将全部的所述板卡的最佳运行环境信息进行聚类，得到所有聚类簇的聚类集合的范围信息；

[0087] 第一分析单元708，用于根据所有所述聚类簇的聚类集合的范围信息计算得到各个聚类簇对应的阈值范围，对所有的聚类簇对应的阈值范围进行分析，将所述聚类簇对应的阈值范围作为板卡的最佳运行环境范围。

[0088] 在本公开的一种具体实施方式中，所述第四处理单元705之后还包括第三获取单元709、第五处理单元710、第六处理单元711和第七处理单元712。

[0089] 第三获取单元709，用于获取至少一个型号的板卡的最佳运行环境信息；

[0090] 第五处理单元710，用于基于层次分析法建立层次结构模型，并调用全部的所述多种板卡的最佳运行环境信息关键字，按照每个关键字对所有板卡运行数据信息进行分类，得到分类后的板卡的最佳运行环境信息；

[0091] 第六处理单元711，用于基于成对比较法和1‑9比较尺度将所述分类后的板卡的最佳运行环境信息构建为成对比较矩阵，并计算得到所述板卡的最佳运行环境信息每个类别占总类别的权重系数；

[0092] 第七处理单元712，用于基于所述所述板卡的最佳运行环境信息每个类别占总类别的权重系数将所述板卡的最佳运行环境信息每个类别进行分级，确定所述板卡的最佳运行环境信息每个类别的等级。

[0093] 需要说明的是，关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

[0094] 实施例3

[0095] 相应于上面的方法实施例，本实施例中还提供了一种板卡运行环境的分析设备，下文描述的一种板卡运行环境的分析设备与上文描述的一种板卡运行环境的分析方法可相互对应参照。

[0096] 图3是根据示例性实施例示出的一种板卡运行环境的分析设备800的框图。如图3所示，该板卡运行环境的分析设备800可以包括：处理器801，存储器802。该板卡运行环境的分析设备800还可以包括多媒体组件803，I/O接口804，以及通信组件805中的一者或多者。

[0097] 其中，处理器801用于控制该板卡运行环境的分析设备800的整体操作，以完成上述的板卡运行环境的分析方法中的全部或部分步骤。存储器802用于存储各种型号的数据以支持在该板卡运行环境的分析设备800的操作，这些数据例如可以包括用于在该板卡运行环境的分析设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据，例如联系人数据、收发的消息、图片、音频、视频等等。该存储器802可以由任何型号的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read‑Only Memory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read‑Only Memory，简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Read‑Only Memory，简称PROM)，只读存储器(Read‑Only Memory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。多媒体组件803可以包括屏幕和音频组件。其中屏幕例如可以是触摸屏，音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件可以包括一个麦克风，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器802或通过通信组件805发送。音频组件还包括至少一个扬声器，用于输出音频信号。I/O接口804为处理器801和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。通信组件805用于该板卡运行环境的分析设备800与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如Wi‑Fi，蓝牙，近场通信(Near FieldCommunication，简称NFC)，2G、3G或4G，或它们中的一种或几种的组合，因此相应的该通信组件805可以包括：Wi‑Fi模块，蓝牙模块，NFC模块。

[0098] 在一示例性实施例中，板卡运行环境的分析设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，简称DSP)、数字信号处理设备(Digital Signal Processing Device，简称DSPD)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，简称PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述的板卡运行环境的分析方法。

[0099] 在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述的板卡运行环境的分析方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器802，上述程序指令可由板卡运行环境的分析设备800的处理器801执行以完成上述的板卡运行环境的分析方法。

[0100] 实施例4

[0101] 相应于上面的方法实施例，本实施例中还提供了一种可读存储介质，下文描述的一种可读存储介质与上文描述的一种板卡运行环境的分析方法可相互对应参照。

[0102] 一种可读存储介质，可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例的板卡运行环境的分析方法的步骤。

[0103] 该可读存储介质具体可以为U盘、移动硬盘、只读存储器(Read‑Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的可读存储介质。

[0104] 以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

[0105] 以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。