基于数据驱动的环境智能交互认知系统及方法

本发明涉及环境智能交互技术领域，具体涉及一种基于数据驱动的环境智能交互认知系统及方法：在定性认知阶段，首先采用PAM聚类算法对高维数据进行降维和结构化分类，通过轮廓系数法确定最优聚类数，实现数据的初步组织；随后运用FP‑Growth算法挖掘特征间的关联规则，构建可解释的知识规则库，在定量认知阶段，将定性分析结果映射回原始数据，采用POS‑BP神经网络模型，通过粒子群优化算法(PSO)自动优化神经网络初始权重，显著提升了模型收敛速度和预测精度，最终通过优化后的BP神经网络实现制造过程关键指标(质量、能耗、成本等)的精准预测，该方法通过"分治"策略实现了对连续制造业海量、高维、低质量数据的有效挖掘。