《ServerSuperIO Designer IDE使用教程》- 7.增长机器学习算法，通信采集数据与算法相结合。发布：4.2.5 版本

v4.2.5更新内容：
1.修复服务实例设置ClearSocketSession参数时，可能出现资源没法释放而形成异常的状况。
2.修复关闭宿主程序后进程仍然没法退出的问题。
2.增长机器学习框架。
3.优化核心代码。
下载地址：官方下载

7.增长机器学习算法，通信采集数据与算法相结合

7.1概述

       ServerSuperIO发展到如今，缺乏两部份内容：图形组态和算法分析。图形组态部分很快就要作出来了，无论从形式上仍是内容上，比市场上同类产品要好不少；算法分析部分如今已经开发出来了，如今支持决策树和KMeans两种算法，从规划角度考虑，还有不少须要完善的内容，先把肯定框架发布一个版本，后期咱们再逐步完善。

      通信采集、图形组态和算法分析三大部分开发完毕后，咱们将以更具产品化的形式提供更好的服务。未来会更汇集行业领域，与广大网友合做。但愿有算法方面经验的网友可以加入咱们。总体框架，以下图：

7.2增长设备驱动，采集数据信息

       参见：http://www.javashuo.com/article/p-perguzbm-gm.html

7.3机器学习服务

（1）    增长和编辑机器学习任务，右键单击【高级服务】->【机器学习】，选择【功能设置】，会出现右边区域内容，选择【增长任务】，以下图：

（2）    选择已经增长好的任务，选择【标记数据样本】，能够对同一个机器学习任务能够标注多种各种工况数据样本，工况数据样本越多训练的模型越有价值，以下图：

（3）    选择【增长样本】，对应机器学习任务中选择的数据点查询采集的历史数据；选择【填补数据】，可使用平均值、最大值、最小值的形式补充数据集合；选择【标注工况】，能够根据现场的实际应用场景规划工况详细状况，以下图：

图 平均值填补数据

图 选择当前数据对应的工况类型

7.4使用效果

      有人说：人工智能时代会累死一批数据标注工程师。再没有更好途径的状况下，又须要机器可以进行认知，确实是这样的。实例使用效果以下图：

 

---

1.[连载]《C#通信（串口和网络）框架的设计与实现》

 2.[开源]C#跨平台物联网通信框架ServerSuperIO（SSIO）介绍

 2.应用SuperIO（SIO）和开源跨平台物联网框架ServerSuperIO（SSIO）构建系统的总体方案

 3.C#工业物联网和集成系统解决方案的技术路线（数据源、数据采集、数据上传与接收、ActiveMQ、Mongodb、WebApi、手机App）

 5.github地址：https://github.com/wxzz/ServerSuperIO

 6.助力中小企业级连云端，促进工业互联网平台蓬勃发展，全套解决方案。

 物联网&集成技术 QQ群：54256083 

 物联网&集成合做 QQ群：727664080

注：寻求算法方面的人才合做。联系QQ：504547114