CN119440513A 一种基于AIot物联网的低代码管理系统及其方法 （天津森跃星智慧科技有限公司）

一种基于AIot物联网的低代码管理系统及本发明公开了一种基于AIot物联网的低代2模板学习优化模块，用于通过分析历史案例和用户数据，自动提炼组件动态适配模块，用于识别新接入设备信息并自动调整组需求转换模块，利用自然语言处理技术解析用户需求文本，将其转代码注释生成模块，用于依据解析后的需求为生成的代码代码兼容转换模块，用于识别不同格式低代码文件并转换数据收集阶段：从系统数据库中收集已经成功开发和运行的物分析提炼阶段：运用数据分析算法对各类案例的功能结构核心功能模块的组成方式以及它们之间的逻通过对用户操作记录的挖掘，分析用户在面对不同业务需求时对模板进行调整的规结合功能结构分析和用户行为模式挖掘结果，提取出对制定的若干个模版更新方案进行测试，确定模版更新方案的按照优先级最高的模板更新方案对模板进行更新，在更新过程中，对模板板学习优化模块确定模板更新方案的优先级的具体操将制定的若干个模板更新方案得到的不同的综判值按照大小进行排3对采集到的设备信息进行特征分析，与组件库中已有设备特征模型进行匹是否需要添加新的组件或者调整现有组件之间4在对采集到的设备信息进行特征分析并与组件库中已有设备的特征向量与组件库中每个设备特征模型对应的特征向量进行余弦相似度计选择概率最大的类别作为匹配的设备特征模型类别。对用户输入的自然语言文本进行分词处理，将句子拆分成一个个单词根据语义理解结果，在组件库中查找与之匹配的功能组件；5按照规划好的注释内容，结合代码的语法结构和格式规范，生成准确、对生成的注释进行格式优化，使注释符合团队或项目的统一注释风p为代码语在转换过程中，运用安全扫描工具对转换后的代码进行静态分6对修复和优化后的代码进行功能性测试和兼容性测试，模拟不同运行S1.模板学习优化模块：首先进行数据收集，涵盖过往物联网应用案例及用户操作记7[0014]数据收集阶段：从系统数据库中收集已经成功开发和运行的物联网应用案例数8[0018]结合功能结构分析和用户行为模式挖掘结果，提取出提值最大的模版更新方案作为优先级最高的模版更新9[0032]根据适配规划结果，从组件库中选取合适的组件或者调确定是否需要添加新的组件或者调整现有组件之间[0037]在对采集到的设备信息进行特征分析并与组件库中已有设备特征模型进行匹配时，将设备的特征向量与组件库中每个设备特征模型对应的特征向量进行余弦相文,经过隐藏层的计算为：其中是输入层到隐藏层的权重矩阵，果可,选择概率最大的类别作为匹配的设备特征模型A＝{a12转换为语义向量，设代码语句si的语义向量为注释ai的语义向量为s:其中i为索引自动提炼出优化点并更新模板设置，显著提高了模板在实际应用中的适用性和开发效率，值及成节值的预设权重系数；将制定的若干个模板更新方案得到的不同的综判值ZPA按照[0086]在对采集到的设备信息进行特征分析并与组件库中已有设备特征模型进行匹配设的相似度阈值τ,当余弦相似度cosm(对应组件库中设备特征模型的类别数)，对于输入的设备信息特征向量文,经过隐藏层大的类别作为匹配的设备特征模型类别；[0088]根据适配规划结果，从组件库中选取合适的组件或者调设备和业务变化的情况下依然能够稳定运行并提供 语义关系图或类似数据结构来清晰表示需求逻辑；A＝{a12义向量为注释a