1.基于边缘计算模型的计算机监管系统，其特征在于：包括家庭信息监测单元、边缘计算模型处理单元、家庭管理模型设计单元和物联网调控单元，其中，家庭信息监测单元、边缘计算模型处理单元、家庭管理模型设计单元和物联网调控单元之间信号连接；

家庭信息监测单元用于对家庭环境信息进行实时监测和采集；

边缘计算模型处理单元用于对家庭环境信息进行分析处理，再将信息处理结果发送到家庭管理模型设计单元，当接收到预警信号时，则进行深度分析并生成风险预测结果，将风险预测结果发送到家庭管理模型设计单元；

家庭管理模型设计单元构建家庭管理模型，通过接收信息处理结果生成实时应对方案，再分析异常风险程度，并通过阈值对比生成预警信号，将预警信号反馈到边缘计算模型处理单元，再接收风险预测结果生成风险预测方案，通过实时应对方案与风险预测方案相结合，生成家庭管理方案并发送到物联网调控单元；

物联网调控单元用于接收家庭管理方案并进行相应的管理调控操作，操作完毕后生成提示信号反馈到家庭信息监测单元。

2.根据权利要求1所述的基于边缘计算模型的计算机监管系统，其特征在于：边缘计算模型处理单元应用边缘计算模型进行分布式数据处理与分析，家庭管理模型设计单元构建家庭管理模型，并进行异常风险分析判定，边缘计算模型处理单元与家庭管理模型设计单元进行交互处理的具体过程如下：A1：边缘计算模型处理单元建立信息处理模型，先分析处理家庭环境信息，将家庭环境信息代入信息处理模型，输出信息处理结果到家庭管理模型设计单元；

A2：家庭管理模型设计单元建立家庭管理模型，通过接收信息处理结果代入家庭管理模型，生成实时应对方案；

A3：家庭管理模型设计单元再分析异常风险程度，设置风险阈值，并通过阈值对比，当超出风险阈值则生成预警信号，将预警信号反馈到边缘计算模型处理单元；

A4：边缘计算模型处理单元建立深度分析模型，深度分析信息处理结果，输出风险预测结果到家庭管理模型设计单元；

A5：家庭管理模型设计单元再接收风险预测结果代入家庭管理模型，生成风险预测方案，通过实时应对方案与风险预测方案相结合，生成家庭管理方案。

3.根据权利要求2所述的基于边缘计算模型的计算机监管系统，其特征在于：建立信息处理模型的具体过程为：B1：构建信息处理模型，对家庭环境信息进行分析，其中，家庭环境信息包括n个指标，将任一个指标数据标记为指标i，输入指标i，输出指标i对应的信息处理结果；

B1-1：设置信息采集周期Tc，以指标i的数值为Y轴，以信息采集周期Tc为X轴，建立指标i-信息采集周期Tc的动态曲线图Si；

B1-2：预设指标i的异常阈值a，当动态曲线Si的纵坐标超出异常阈值a，则提取相应的曲线片段并标记为异常曲线片段，预设有m个异常曲线片段，将任一个异常曲线片段标记为Sj；

B1-3：建立曲线片段的异常分析模型，对异常曲线片段Sj进行异常分析，获取异常评估系数YC，具体过程为：B1-31：获取异常曲线片段Sj两个端点之间的异常时间差值τj，再测算获取异常曲线片段Sj两个端点的斜率，其中，当斜率大于0，则将其标记为升斜率Kp，当斜率小于0，则将其标记为降斜率Kq；

B1-32：测算并提取异常曲线片段Sj的峰点和谷点：累计全部峰点的数量并标记为峰点数Df，累计全部谷点的数量并标记为谷点数Dg，测算全部峰点的纵坐标平均值并标记为峰均值Jf，测算全部谷点的纵坐标平均值并标记为谷均值Jg；

B1-33：通过升斜率Kp、降斜率Kq、峰点数Df、峰均值Jf、谷点数Dg及谷均值Jg，建立公式获取异常评估系数YC；

B1-4：当指标i超出预设的异常阈值时，提取指标i在当前时间段的异常曲线片段代入异常分析模型，输出异常评估系数YCi；当指标i没有超出预设的异常阈值，则输出无异常信号并标记异常评估系数YCi=0；

B2：当家庭环境信息的n个指标全部分析处理完毕，将n个指标对应的异常评估系数整合并标记为信息处理结果，发送到家庭管理模型设计单元。

4.根据权利要求3所述的基于边缘计算模型的计算机监管系统，其特征在于：建立深度分析模型的具体过程为：C1：当接收到预警信号，再建立深度分析模型，输出风险预测结果；

C1-1：先对指标i的m个异常曲线片段的升斜率Kp进行整合分析：

建立升斜率Kp的动态曲线图Skp，先获取m个升斜率Kp的平均值并标记为波升增率Kzp，再获取曲线Skp的标准差并标记为波升系数σkp，再依次测算曲线Skp上相邻两点之间的差值，将任意相邻两点之间的差值标记为升斜率波动差Ckp，建立升斜率波动差Ckp的动态曲线图Scp，提取曲线Scp的全部峰点及对应的峰点坐标，将全部峰点值的纵坐标进行求平均，获取升斜率波动极值εcp；

C1-2：通过波升增率Kzp、波升系数σkp、升斜率波动差Ckp以及升斜率波动极值εcp，建立公式获取异常上升斜率系数Kyp；

C1-3：按照上述操作同理，对m个异常曲线片段的降斜率Kq进行整合分析，获取异常下降斜率系数Kyq；

C1-4：获取曲线Si末端点的坐标、斜率以及预测时间段值，并结合异常上升斜率系数Kyp和异常下降斜率系数Kyq，分析曲线Si的动态发展趋势，建立公式获取指标i的风险预测系数FYiC2：通过对家庭环境信息的n个指标的异常曲线片段进行整合分析后，输出n个指标的风险预测系数，并整合标记为风险预测结果，发送到家庭管理模型设计单元。

5.根据权利要求4所述的基于边缘计算模型的计算机监管系统，其特征在于：建立家庭管理模型的具体过程为：D1：建立管理分析模型的具体过程为：

D1-1：家庭管理模型设计单元接收信息处理结果，信息处理结果包括n个指标的异常评估系数，将任一个信息处理结果YCi作为结果参数，输入到管理分析模型，分析当前家庭环境信息的异常情况，通过信息处理结果建立公式对n个指标进行综合评估，获取异常管理系数GL；

D1-2：预设家庭环境信息异常情况有W种，将任一种异常情况标记为w，将发生异常情况w时对应的异常管理系数预设为GLw，则通过实际测算的异常管理系数GL与预设的异常管理系数GLw比值，测算异常情况w对应的发生概率Gw；

D1-3：将W个概率值进行降序排序，并设置概率阈值c，当异常情况w对应的发生概率Gw超出概率阈值c时，则提取该异常情况w并生成相应的调控指令，当异常情况w对应的发生概率Gw未超出概率阈值c时，则不作处理；

D1-4：将W种异常情况的概率进行阈值对比完毕后，预设提取W0种超出概率阈值的异常情况，则生成W0种调控指令，将W0种调控指令整合成管理方案；

D2：生成实时应对方案的具体过程为：

D2-1：将信息处理结果的n个指标的异常评估系数，输入到管理分析模型后，先输出W种异常情况对应的概率，并生成相应的调控指令及管理方案，再将该管理方案标记为实时应对方案；

再分析异常风险程度，生成风险预测方案。

6.根据权利要求5所述的基于边缘计算模型的计算机监管系统，其特征在于：分析异常风险程度，生成风险预测方案分具体过程为：D3：分析异常风险程度的具体过程为：

D3-1：分析当前家庭环境信息的异常风险程度，通过信息处理结果建立公式对n个指标进行综合评估，获取异常风险系数FX；

D3-2：再预设异常风险系数FX的异常风险阈值b，当异常风险系数FX超出异常风险阈值b时，则生成预警信号反馈到边缘计算模型处理单元；

D4：生成风险预测方案的具体过程为：

D4-1：将风险预测结果的n个指标的异常评估系数，输入到管理分析模型后，先输出W种异常情况对应的概率，并生成相应的调控指令及管理方案，再将该管理方案标记为风险预测方案；

D5：通过实时应对方案与风险预测方案相结合，生成家庭管理方案。