基于機器學習算法的智能綜合管理柜實現方法

摘要：本文介紹一種智能綜合管理柜，采用雙驅動算法，集成RFID工具數據收集、OCR文檔識別技術，運用K-means++聚類優化存儲布局，引入Isolation Forest檢測異常，提升了自動化機房的資源管理效率和安全性，滿足復雜管理需求。

關鍵詞：機器學習算法；自動化機房；智能管理柜；實現方法

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.03.023

中圖分類號：TP 18 " " " " "文獻標志碼：B " " " " " "文章編碼：1672-7274（2025）03-00-04

Implementation Method of an Intelligent Integrated Management Cabinet Based on Machine Learning Algorithms

XU Ming， CAO Danhua， SUN Chao

（Yancheng Power Supply Branch of State Grid Jiangsu Electric Power Co.， Ltd.， Yancheng 224001， China）

Abstract： This article introduces a smart integrated management cabinet that adopts a dual-drive algorithm， integrates RFID tool data collection and OCR document recognition technology， utilizes K-means++ clustering to optimize storage layout， and introduces Isolation Forest to detectanomalies， thereby enhancing the resource management efficiency and security of automated data centers and meeting complex management requirements.

Keywords： machine learning algorithms; automated computer rooms; intelligent management cabinets; implementation methods

0 " 引言

隨著信息技術的飛速發展，智能綜合管理柜在機房管理中的應用日益廣泛。傳統的管理方法已難以滿足日益復雜的管理需求，而機器學習算法的引入為智能綜合管理柜的實現提供了新的思路。本文提出了一種基于機器學習算法的智能綜合管理柜實現方法，通過集成先進的技術手段，如OCR文本識別、RFID追蹤以及機器學習算法分析，實現對工具使用、庫存狀態及安全措施的智能化管理。

1 " 技術概述

1.1 K-means++聚類算法

K-means++算法改進了傳統K-means聚類，通過智能選擇初始質心避免局部最優[2]。它首先隨機選一質心，再基于數據點到最近質心距離平方的概率選后續質心，確保質心間最大距離，提升聚類效果。在智能綜合管理柜中，該算法通過分析RFID數據，自動識別工具使用模式，預測未來趨勢。通過聚類分析工具的取用時間和頻率，發現使用高峰與低谷，優化工具存放和庫存管理，提高管理效率。

1.2 Isolation Forest異常檢測算法

Isolation Forest是基于隨機決策樹的異常檢測算法，通過構建森林隔離異常點，數據點平均路徑越短，異常分數越高。在機房管理中，該算法通過分析OCR提取的文本數據，識別出與常規不符的異常，如不尋常工具使用或缺失安全措施。一旦檢測到異常，系統立即觸發警報，并提供安全措施建議，確保操作安全，有效降低人為錯誤和風險，提升管理效率。

2 " 智能綜合管理柜的設計與實現

2.1 硬件設計

智能綜合管理柜采用高強度金屬材料打造，具備防盜、防火、防潮等優異性能。柜體內部設計靈活，設有多個不同尺寸的抽屜和格子，以適應各種工器具和文檔的存放需求。每個抽屜和格子均配備RFID標簽和傳感器，實現工具位置和狀態的實時監測。柜體還裝備了多個RFID讀寫器和天線，覆蓋整個內部空間，確保準確讀取工具上的RFID標簽信息，并實時傳輸至后臺管理系統。此外，智能柜還集成了OCR設備，可通過掃描或拍照自動識別工作票等文檔中的文本信息，提取關鍵數據，為智能化管理提供有力支持，極大提升了機房管理的效率和準確性。

2.2 軟件設計

數據采集與處理模塊作為系統基石，可實時捕獲RFID及OCR設備信息，經清洗、去噪、格式轉換等預處理，確保數據精準，并依托分布式數據庫實現高效存儲與訪問。數據分析模塊運用K-means++聚類與Isolation Forest算法，深挖數據價值，自動識別工具使用模式，及時發現異常，為管理者提供決策依據，優化機房資源配置。報警與提示模塊對異常迅速響應，通過聲音、燈光、短信等多種方式警報，確保問題即時處理。用戶管理模塊則嚴格把控訪問權限，按用戶角色設定權限，保障系統安全可控，確保整個系統穩定高效運行。

2.3 系統集成與測試

一是系統集成：將硬件設備與軟件模塊有機融合，構建起一套完備的智能綜合管理柜系統。在整合進程中，需對硬件設備進行細致調試，并與軟件模塊進行聯合調試，以確保系統能夠順暢運行。二是系統驗證：開展全方位的測試工作，涵蓋功能驗證、性能評估及安全檢測，確保各項功能與設計要求相契合，同時對響應時間、吞吐量等關鍵性能指標進行嚴格測試，以保障系統的安全性和可靠性。

3 " 基于高密度RFID技術的K-means++

聚類算法分析

智能柜運用RFID技術實時追蹤工器具及鑰匙。K-means++算法智能分析使用模式，預測未來趨勢，優化存儲管理。該算法改進初始質心選擇，在完成首選后，依據距離平方概率分布選后續質心，確保質心分散，提升了聚類質量，簡潔高效且穩定準確。

3.1 數據預處理

一是數據清洗：對RFID收集的工具使用數據進行過濾、去重和校驗，剔除重復、錯誤及異常數據，確保數據準確完整。二是數據標準化：對清洗后的數據實施Z-score或Min-Max等標準化處理，統一數據格式和單位，消除量綱及數量級差異。三是特征提取：運用主成分分析、線性判別分析等方法，從標準化數據中提取特征向量，降低數據維度和復雜度，為后續的聚類分析提供有力支持。

3.2 聚類分析

（1）初始化質心：隨機選擇第一個質心。

（2）選擇第二個質心：在對于數據集中的每一個點，計算它到第一個質心距離的平方。計算每個點成為第二個質心的概率，概率與其到第一個質心的距離的平方成正比，即。根據概率分布，隨機選擇第二個質心。

（3）迭代選擇后續質心：對于接下來的質心（kgt;2），重復以下步驟：一是對于數據集中的每一個點，計算它到已選擇的質心集合中最近質心距離的平方。二是更新每個點成為新質心的概率，概率與其到最近質心的距離的平方成正比：。三是根據更新后的概率分布，隨機選擇下一個質心。

（4）聚類分配：

（1）

式中，是數據集中所有對象的誤差平方和；x是樣本數據點；dist是標準歐氏距離；是第i個簇的均值向量。

（5）更新質心：對于每個簇，重新計算質心，即簇中所有點的均值。

（2）

式中，是簇j中點的集合；是簇j中點的數量。

（6）重復迭代：重復步驟（4）與步驟（5），直到滿足停止條件，如質心的變化小于某個閾值或達到預設的迭代次數。

（7）結束聚類：當滿足停止條件時，結束迭代，當前的簇分配和質心位置即為最終的聚類結果。

4 " 基于高精度OCR技術的Isolation

Forest異常檢測算法識別

智能柜集成了OCR技術，自動提取工作票文本信息。采用Isolation Forest算法構建隨機森林，隔離異常點，識別工具使用不當或安全措施缺失等異常。數據點路徑越短，異常分數越高。一旦檢測到異常，系統立即警報并推薦安全措施，降低人為錯誤和風險，提升安全管理水平。

4.1 數據預處理

一是數據清洗：對采用OCR技術提取的文本數據進行清洗，去除噪聲數據和無關數據。數據清洗可以采用文本過濾、文本去重和文本校驗等方法，以確保數據的準確性和完整性。二是特征提取：從清洗后的文本數據中提取特征向量，用于后續的異常檢測。

4.2 異常檢測

（1）數據準備：要準備待檢測的數據集，為特征向量。

（2）構建孤立樹：孤立森林算法通過構建孤立樹來識別異常點。每棵樹的構建過程如下：隨機選擇特征q及分割點p；根據q和p將數據集X分割為Xl（q值小于p的樣本）和Xr（q值大于或等于p的樣本）；對Xl和Xr遞歸地重復此過程，直至滿足終止條件，如子集樣本數小于閾值或達到最大樹深度。這一過程可有效隔離異常點，為異常檢測提供基礎[3]。

（3）構建孤立森林：孤立森林由多棵孤立樹組成，通常構建t棵孤立樹且每棵樹都是獨立構建的。

（4）計算異常分數：

（3）

式中，為在所有孤立樹中的平均路徑長度；為個樣本構建一個二叉樹的平均路徑長度，數學定義為

（4）

式中，是調和數，近似（是歐拉常數，約等于0.5772156649）。

（5）識別異常點：根據計算得到的異常得分，設定一個閾值（通常為0.5），得分高于該閾值的樣本被判定為異常點。

5 " 實驗分析

為評估基于機器學習算法的智能綜合管理柜的效果，我們進行了實驗。實驗數據源自多個實際自動化機房，覆蓋不同規模和復雜度的環境，包括工具使用記錄和文檔信息，為系統性能評估提供了豐富真實的樣本基礎。

5.1 K-means++聚類算法實驗結果分析

在工具使用模式識別中，K-means++聚類算法表現卓越。實驗表明，該算法識別工具使用模式的準確率高達91.3%，能準確劃分高、低使用頻率工具，與實際情況高度吻合，為存儲優化和庫存管理提供了可靠依據。在預測未來使用趨勢方面，算法短期（1周內）預測準確率為64.2%，中期（1個月內）準確率為74.2%，長期（3個月內）準確率為87.7%，雖隨時間跨度增加準確率有所下降，但仍在可接受范圍，助力管理者提前調整庫存（如圖1所示）。基于聚類結果優化工具存儲位置和庫存管理后，工具取用平均時間縮短33.3%，顯著提高管理效率，減少尋找工具時間，驗證了算法在優化管理流程中的實際應用價值。

5.2 Isolation Forest異常檢測算法實驗結果

分析

Isolation Forest異常檢測算法在識別文檔異常方面表現優異，準確率高達92.6%。無論是非常規工具使用，還是安全措施缺失，均能有效檢測。特別在工作票安全措施分析中，可準確識別未提及關鍵步驟的異常。實驗證明，系統檢測到異常后，平均5分鐘內即觸發警報，并向管理人員提供安全措施建議。這一機制確保操作人員能迅速響應，及時糾正異常，有效降低因處理不及時帶來的安全風險，減少人為錯誤和操作風險，提升了整體安全管理效率和可靠性。

5.3 綜合實驗結果分析

綜合采用K-means++聚類與Isolation Forest異常檢測兩種算法，可使智能綜合管理柜系統性能顯著提升。如圖2所示，管理效率提高約40%，安全事故風險降低60%，驗證了雙驅動算法的可行性與有效性。聚類算法可為異常檢測提供上下文，如正常工具使用模式作為判斷標準；將異常檢測結果反饋至聚類，可動態調整模式劃分。相比傳統機房管理方法，本系統通過自動化數據采集與智能算法分析，有效解決工具多、文檔復雜的問題，為機房管理智能化轉型提供支撐，展現出更高效、準確、安全的管理優勢。

6 " 結束語

本文提出的基于機器學習算法的智能綜合管理柜實現方法，通過集成先進的OCR與RFID技術，結合Isolation Forest和K-means++等算法，實現了對工具使用、庫存管理及安全措施的智能化監控與分析。該方法不僅提高了機房管理的效率與準確性，還通過智能識別異常模式，及時觸發警報并推薦安全措施，降低了人為錯誤與操作風險。我們將繼續優化算法，拓展應用場景，為智能綜合管理柜的廣泛應用提供更有力的技術支持。

參考文獻

[1] 黃遠生，趙成禹.射頻識別技術在鐵路施工料具管理中的應用分析[J].減速頂與調速技術，2023（4）：6-9.

[2] 崔健，徐健.K-means++聚類算法研究與實現[J].電腦知識與技術，

2024，20（17）：78-81.

[3] 李加軍.基于孤立森林的多離群點數據檢測算法設計[J].現代電子技術，

2024，47（5）：139-142.