[发明专利]为一作业环境检测影响因子的装置及方法

权利要求书

1.一种为一作业环境检测影响因子的装置，其特征在于，包括：

一存储器，存储多笔第一历史记录及该作业环境的多笔第二历史记录，其中各该第一历史记录包括多个第一数据一对一地对应至多个第一因子，各该第二历史记录包括多个第二数据一对一地对应至多个第二因子；

一处理器，电性连接至该存储器，藉由分析各该第一因子所对应的该等第一数据的一第一相异程度而产生各该第一因子的一第一检测结果，各该第一检测结果为一连续型数据及一离散型数据其中之一，

其中，该处理器还根据该等第一历史记录及该等第一检测结果训练出一数据型态识别模型，利用该数据型态识别模型分析各该第二因子所对应的该等第二数据以判断出各该第二因子的一数据型态，利用该等第二历史记录的一第一子集及该等数据型态建立一基础预测模型，藉由将该第一子集中对应至一第一特定因子的该等第二数据重新排列以产生一第一对比集合，利用该第一对比集合及该等数据型态建立一第一对比预测模型，以该等第二历史记录的一第二子集测试该基础预测模型以获得一基础准确度，以该第二子集测试该第一对比预测模型以获得一第一准确度，以及藉由比较该基础准确度及该第一准确度判断该第一特定因子的一第一重要程度。

2.如权利要求1所述的装置，其特征在于，该处理器是藉由对各该第一因子执行以下运作来产生对应的该第一检测结果：

藉由比较该第一因子所对应的该等第一数据的一众数个数及一第一门槛值产生一第一比较结果，

藉由比较该第一因子所对应的该等第一数据的一相异个数及一第二门槛值产生一第二比较结果，以及

根据该第一比较结果及该第二比较结果决定该第一检测结果。

3.如权利要求1所述的装置，其特征在于，该处理器还藉由将各该第一因子所对应的该等第一数据与一常态分布模型比对而产生各该第一因子的一第二检测结果，各该第二检测结果为该连续型数据及该离散型数据其中之一，

其中，该处理器是根据该等第一历史记录、该等第一检测结果及该等第二检测结果训练出该数据型态识别模型。

4.如权利要求1所述的装置，其特征在于，该处理器还藉由一标签编码器分析各该第一因子所对应的该等第一数据的一间断性而产生各该第一因子的一第三检测结果，各该第三检测结果为该连续型数据及该离散型数据其中之一，

其中，该处理器是根据该等第一历史记录、该等第一检测结果及该等第三检测结果训练出该数据型态识别模型。

5.如权利要求1所述的装置，其特征在于，该处理器还藉由对各该第一因子执行以下运作来产生各该第一因子的一第四检测结果：

将该第一因子所对应的该等第一数据分群为多个数据群组，

计算各该群组的一集中量数，

计算该等集中量数间的一第二相异程度，以及

根据该等第二相异程度决定该第四检测结果，其中该第四检测结果为该连续型数据及该离散型数据其中之一，

其中，该处理器是根据该等第一历史记录、该等第一检测结果及该等第四检测结果训练出该数据型态识别模型。

6.如权利要求1所述的装置，其特征在于，该数据型态识别模型具有一门槛值，且该处理器是藉由对各该第二因子执行以下运作以判断对应的该数据型态：

利用该数据型态识别模型及该第二因子所对应的该等第二数据计算出一数据型态识别值，以及

藉由比对该数据型态识别值及该门槛值以判断出该数据型态。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，该处理器还根据各该第二因子的该数据型态识别值与该门槛值计算各该第二因子的一数据型态准确度。

8.如权利要求1所述的装置，其特征在于，该处理器还藉由将该第一子集中对应至一第二特定因子的该等第二数据重新排列以产生一第二对比集合，利用该第二对比集合及该等数据型态建立一第二对比预测模型，以该第二子集测试该第二对比预测模型以获得一第二准确度，以及藉由比较该基础准确度及该第二准确度判断该第二特定因子的一第二重要程度。