[发明专利]应用程序分类方法及组态软件服务系统

权利要求书

1.一种应用程序分类方法，其特征在于，包括：

获取各类应用程序的输入端数据和输出端数据，形成训练数据集；

对所述训练数据集进行分类训练，得到所述应用程序的分类算法；

根据所述分类算法对待分类的应用程序进行分类，确定所述待分类的应用程序的类别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取各类应用程序的输入端数据和输出端数据，形成训练数据集，包括：

从每类所述应用程序中随机抽取第一预设个数样本；

对于每个样本，采集第二预设个数扫描周期的所述输入端数据和所述输出端数据，形成训练数据集。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述训练数据集进行分类训练，得到所述应用程序的分类算法，包括：

将所述训练数据集划分训练集和测试集；

按照机器学习算法，训练所述训练集和所述测试集，得到所述分类算法。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述分类算法对待分类的应用程序进行分类，确定所述待分类的应用程序的类别，包括：

采集所述待分类的应用程序的第三预设个数扫描周期的所述输入端数据和所述输出端数据；

根据所述分类算法对所述第三预设个数扫描周期的所述输入端数据和所述输出端数据进行分类，确定所述待分类的应用程序的类别。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，采集所述待分类的应用程序的第三预设个数扫描周期的所述输入端数据和所述输出端数据，包括：

采集所述待分类的应用程序在仿真环境中运行时所述第三预设个数扫描周期的所述输入端数据和所述输出端数据，和/或，

采集所述待分类的应用程序在生产环境中运行时所述第三预设个数扫描周期的所述输入端数据和所述输出端数据。

6.一种组态软件服务系统，其特征在于，包括：

云计算节点，用于为用户提供应用程序的分类服务，包括：

第一数字孪生模块，用于获取各类应用程序的输入端数据和输出端数据；

分类算法训练模块，用于将所述输入端数据和所述输出端数据形成训练数据集，对所述训练数据集进行分类训练，得到所述应用程序的分类算法；

分类模块，用于根据所述分类算法对待分类的应用程序进行分类，确定所述待分类的应用程序的类别。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

端节点，用于运行所述应用程序，并采集所述输入端数据和所述输出端数据，上传至所述云计算节点。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述端节点包括：

应用程序运行模块，用于运行所述应用程序；

输入端口采样模块，用于采集所述应用程序运行时每个扫描周期的输入端数据；

输出端口采样模块，用于采集所述应用程序运行时每个扫描周期的输出端数据；

第二数字孪生模块，用于与所述第一数字孪生模块通信，将所述输入端数据和所述输出端数据发送至所述第一数字孪生模块。

9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述云计算节点还包括：

应用组态模块，用于为所述用户提供所述应用程序的组态设计服务；

应用仿真模块，用于为所述用户提供仿真服务。

10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述云计算节点还用于为用户提供应用实例的推荐和选择服务。

11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：边缘计算节点；所述边缘计算节点包括：

仿真边缘计算节点，用于执行所述仿真服务；

生产边缘计算节点，用于部署所述应用实例的推荐和选择服务。