面向大数据分析的边缘人工智能计算方法

本发明公开了面向大数据分析的边缘人工智能计算方法，涉及边缘人工智能技术领域，包括以下步骤：在边界聚集情况被识别后，基于截断前后的数值映射重合程度、边界区间与其上下相邻区段的样本聚类交叠率和数据分布压缩比，构建特征空间重叠率模型，用于识别是否存在分布折叠趋势；基于边界聚集情况和分布折叠趋势的识别结果，构建可信区分度评估函数，生成可信区分度评估系数，并将当前输入数据划分为高可信区、中可信区或低可信区。本发明解决了工业边缘计算中截断处理导致的数据分布折叠与误判问题，实现了对输入可信度的动态评估与推理路径自适应调控，从而提升模型判别准确性与鲁棒性。