[發(fā)明專利]一種基于云計算的工程項(xiàng)目管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)處理方法

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• 申請日: 2017-10-25
• 公開（公告）號: CN107644327A
• 公開（公告）日: 2018-01-30
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 項(xiàng)勇;徐姣姣;黃佳禎;魏瑤;楊熙漢;張志盈;盧立宇;盧永琴
• 申請（專利權(quán)）人: 西華大學(xué)
• 主分類號: G06Q10/10
• 分類號: G06Q10/10;G06F17/30
• 代理公司: 北京眾合誠成知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司11246
• 代理人: 夏艷

1.一種基于云計算的工程項(xiàng)目管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述基于云計算的工程項(xiàng)目管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)處理方法包括以下步驟：

步驟一，將工程項(xiàng)目數(shù)據(jù)傳送至云計算系統(tǒng)；

所述云計算系統(tǒng)通過控制時間序列的聚集度來識別不同分形水平和動力學(xué)特征的時間序列生成過程；具體包括：

(1)數(shù)據(jù)絕對值縮小化處理，記為X＝(X_t:t＝1,…,T)；

(2)使用X計算最小二乘法回歸直線使用及ΔY_t＝Y(jié)_t-Y_t-1，對作最小二乘法估計獲得參數(shù)估值記Y＝(Y'₁₀,…,Y'_1t,…,Y'_1T-1)'，Y_1t＝(ΔY_t,-Y_t(1+Y_t²)^-1)，s¹¹和s²²分別表示矩陣的第一行第一列的元素和第二行第二列的元素；

(3)計算θ₁的置信區(qū)間其中是t分布在置信水平的臨界值以及歸無假說γ＝0的統(tǒng)計量如果θ₁的置信區(qū)間被包含在區(qū)間(-1,1)內(nèi)并且歸無假說γ＝0被拒絕、接受對立假說γ＞0的話，則證據(jù)支持?jǐn)?shù)據(jù)來自NLARI過程，執(zhí)行步驟四，否則對j＝j(luò)+1(初值j＝1)，計算j重聚集時間序列X_j，記為X＝X_j，執(zhí)行步驟二；如果循環(huán)時間序列到不能繼續(xù)被聚集，輸出結(jié)果X是一個非NLARI過程或一個具有γ＝0的退化ARI(2,1)過程，退出分析；

(4)記j₁＝j(luò)，讓執(zhí)行分形識別，獲得j₂重聚集序列分形度為(δ_1，k,δ_2，k)，記為或無分形

(5)對和分別執(zhí)行步驟二獲得θ₁的置信區(qū)間θ₂的置信區(qū)間以及γ的置信區(qū)間其中如果θ₁,θ₂,γ的置信區(qū)間被包含在區(qū)間(-1,1),(0,4),(0,1)內(nèi)，則證據(jù)支持X來自穩(wěn)定不動點(diǎn)域上的NLARI過程；如果θ₁,θ₂,γ的置信區(qū)間被包含在區(qū)間內(nèi)，則證據(jù)支持X來自穩(wěn)定周期環(huán)域上的NLARI過程；如果θ₁,θ₂,γ的置信區(qū)間被包含在區(qū)間內(nèi)，則證據(jù)支持X來自不穩(wěn)定周期環(huán)域上的NLARI過程；否則X來自臨界值上的NLARI過程；輸出具有這些動態(tài)特征的分形序列和無分形序列包括模型參數(shù)作為結(jié)論；

進(jìn)一步，識別不同長記憶水平的最小聚集度時間序列方法，包括：

1)選定一個正值遞減序列δ_1,k，設(shè)初值k＝j(luò)＝1和X₁＝X；

2)計算第j重聚集時間序列X_j；

3)計算X_j的樣本自相關(guān)系數(shù)ρ_n作為n＝1,…,N和LM(X_j)；如果LM(X_j)＜δ_1,k，則執(zhí)行步驟4)，否則對j＝j(luò)+1執(zhí)行步驟2)，當(dāng)循環(huán)到時間序列不能繼續(xù)被聚集時輸出結(jié)果最小聚集度的長記憶性時間序列X_j-1(δ_1,k-1)及模型參數(shù)在那里X_j(δ_1,0)意味著原時間序列無長記憶性；

4)如果k＜K，則令j＝1和k＝k+1，執(zhí)行步驟2)，否則輸出結(jié)論最小聚集度的長記憶性時間序列X_j(δ_1,K)及模型參數(shù)；

進(jìn)一步，識別不同自相似水平的最小聚集度時間序列方法，包括：

A、選定一個正值遞減序列δ_2,k，設(shè)初值k＝j(luò)＝1和X₁＝X；

B、計算第j重聚集時間序列X_j；

C、計算X_j的樣本相似比r_h(i,im)和SS_hm(X_j)作為m＝1,…,M，h＝1,…,H和i＝1,…,n；如果SS_hm(X_j)＜δ_2,k成立作為給定的m＝1,…,M和h＝1,…,H，則執(zhí)行步驟D，否則對j＝j(luò)+1執(zhí)行步驟B，當(dāng)循環(huán)到時間序列不能繼續(xù)被聚集時，輸出結(jié)果最小聚集度的自相似性時間序列X_j-1(δ_2,k-1)及模型參數(shù)在那里X_j(δ_2,0)意味著原時間序列沒有自相似性；

D、如果k＜K，則令j＝1和k＝k+1，執(zhí)行步驟B，否則輸出結(jié)論最小聚集度的自相似性時間序列X_j(δ_2,K)及模型參數(shù)；

進(jìn)一步，識別不同分形水平的最小聚集度時間序列方法，包括：

a、選定兩個正值遞減序列δ_1,k和δ_2,k，設(shè)初值k＝j(luò)＝1和X₁＝X；

b、計算第j重聚集時間序列X_j；

c、計算X_j的樣本自相關(guān)系數(shù)ρ_n作為n＝1,…,N和LM(X_j)。如果LM(X_j)＜δ_1,k，則執(zhí)行步驟d，否則對j＝j(luò)+1執(zhí)行步驟b，當(dāng)時間序列不能繼續(xù)被聚集時，輸出結(jié)果最小聚集度的分形時間序列X_j-1(δ_1,k-1，δ_2,k-1)及模型參數(shù)，(δ_1,0,δ_2,0)為原序列無分形結(jié)構(gòu)；

d、計算X_j的樣本相似比r_h(i,im)作為i＝1,…,n和SS_hm(X_j)作為m＝1,…,M和h＝1,…,H；如果SS_hm(X_j)＜δ_2,k作為h＝1,…,H和m＝1,…,M成立，則執(zhí)行步驟e，否則對j＝j(luò)+1執(zhí)行步驟b；

e、如果k＜K，則令j＝1和k＝k+1，執(zhí)行步驟b，否則輸出結(jié)論最小聚集度的分形時間序列X_j(δ_1,K，δ_2,K)及模型參數(shù)；通過限制δ_1,k和δ_2,k值識別不同長記憶和自相似水平的時間序列生成過程；

步驟二，為所對應(yīng)的項(xiàng)目數(shù)據(jù)的云計算系統(tǒng)建立監(jiān)控模塊；

步驟三，將工程項(xiàng)目數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為對象屬性；

步驟四，將對象屬性導(dǎo)入云計算系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫；

所述數(shù)據(jù)庫安全數(shù)據(jù)檢索方法包括以下步驟：

(1)數(shù)據(jù)庫S_i完成一個周期的數(shù)據(jù)采集，采集的數(shù)據(jù)為(i，t，{d₁，d₂，…，d_n})，其中i為數(shù)據(jù)庫號，t為周期號；S_i首先采用AES對數(shù)據(jù){d₁，d₂，…，d_n}進(jìn)行加密，生成加密數(shù)據(jù){(d₁)_K，(d₂)_K，…，(d_n)_K}，其中K為數(shù)據(jù)加密密鑰；

(2)S_i為每一個數(shù)據(jù)構(gòu)建一個不可區(qū)分布魯姆過濾器，且每一個不可區(qū)分布魯姆過濾器分配一個唯一的ID號，對數(shù)據(jù)d_j，S_i構(gòu)建一個分配ID號為i_j的不可區(qū)分布魯姆過濾器B_ij；

(3)S_i將加密數(shù)據(jù)、對應(yīng)的不可區(qū)分布魯姆過濾器以及其ID號上傳到存儲節(jié)點(diǎn)，上傳的數(shù)據(jù)形式為：{(i₁，B_i1，(d₁)_K)，(i₂，B_i2(d₂)_K)，…，(i_n，B_in，(d_n)_K)}；

步驟五，由項(xiàng)目負(fù)責(zé)人建立有關(guān)云計算系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫的管理模塊，并給予相關(guān)責(zé)任人授權(quán)，繼續(xù)執(zhí)行；

所述管理模塊采用貝葉斯分類方法來將語料庫中的雙語句對分成兩類：準(zhǔn)確的雙語句對和不準(zhǔn)確的雙語句對，將不準(zhǔn)確雙語句對過濾掉；

雙語句對t可由n個相互獨(dú)立的特征V＝{v1,v2,...,vn}確定，t屬于類別c_i(i＝1,2)的概率為P(c_i|t)，那么當(dāng)c_i使得P(c_i|V)獲得最大值時，t就屬于c_i類；這樣，求出P(c_i|V)的最大值，確定統(tǒng)計短語t所處的類別；

根據(jù)貝葉斯公式：

P(ci|V)=P(V|ci)P(ci)P(V);]]>

由于各類別的先驗(yàn)概率是未知的，因此，通常假設(shè)各類別的出現(xiàn)概率相同,即P(c₁)＝P(c₂)，取最大值就轉(zhuǎn)換成只需要求P(V|c_i)最大，在各特征間不存在依賴關(guān)系的情況下有：

P(V|ci)=Π1≤j≤nP(vj|ci);]]>

獲得雙語句對所處的類別，確定是否過濾雙語句對；

步驟六，在接收到網(wǎng)絡(luò)客戶端的第一認(rèn)證信息時，允許打開項(xiàng)目規(guī)劃庫和向項(xiàng)目規(guī)劃庫導(dǎo)入每個項(xiàng)目數(shù)據(jù)；

步驟七，在接收到網(wǎng)路客戶端的第二認(rèn)證信息時，允許打開項(xiàng)目規(guī)劃庫、根據(jù)權(quán)重對每個項(xiàng)目進(jìn)行審核、以及將帶有審核數(shù)據(jù)的核準(zhǔn)項(xiàng)目轉(zhuǎn)入項(xiàng)目儲備庫中；

步驟八，在接收到網(wǎng)路客戶端的第三認(rèn)證信息時，允許打開項(xiàng)目儲備庫，對每個項(xiàng)目進(jìn)行可行性審核，將帶有審核數(shù)據(jù)的核準(zhǔn)項(xiàng)目轉(zhuǎn)入項(xiàng)目實(shí)施庫中；

步驟九，在接收到網(wǎng)路客戶端的第四認(rèn)證信息時，允許打開項(xiàng)目實(shí)施庫，根據(jù)項(xiàng)目進(jìn)度輸入新增項(xiàng)目數(shù)據(jù)。

2.如權(quán)利要求1所述的基于云計算的工程項(xiàng)目管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述的云計算系統(tǒng)的數(shù)據(jù)導(dǎo)入方法括以下步驟：

(1)選擇需要導(dǎo)出的項(xiàng)目數(shù)據(jù)的文件類型，然后點(diǎn)擊對話框內(nèi)“導(dǎo)出”按鍵；

(2)系統(tǒng)收集當(dāng)前顯示項(xiàng)目數(shù)據(jù)的顯示條件，連帶之前選擇的文件類型信息一同傳送至后臺響應(yīng)的導(dǎo)出Action；

(3)導(dǎo)出Action接收界面參數(shù)，并進(jìn)行整理；

(4)此過程中，為了提供系統(tǒng)封裝性，提供了導(dǎo)出Action代理實(shí)現(xiàn)類DefaultExportActionSupport，在業(yè)務(wù)Action創(chuàng)建代理類的實(shí)例，并通過委托形式將導(dǎo)出相關(guān)的動作委托給代理類實(shí)現(xiàn)DefaultExportActionSupport包括接口：

readExportType：讀取導(dǎo)出類型，curpage或者allpage；

readFileType：讀取導(dǎo)出類型，XML、XLS；

readPKs：獲取所有數(shù)據(jù)的主鍵數(shù)組，在導(dǎo)出類型為curpage時使用；

setExportType：設(shè)置導(dǎo)出類型，接收界面?zhèn)鬟f過來的參數(shù)；

setFileType：設(shè)置文件類型，接收界面?zhèn)鬟f過來的參數(shù)；

setPKs：設(shè)置導(dǎo)出數(shù)據(jù)主鍵數(shù)組，接收界面?zhèn)鬟f過來的參數(shù)；

(5)導(dǎo)出Action首先依據(jù)數(shù)據(jù)顯示條件查詢出,將導(dǎo)出的數(shù)據(jù)信息，之后連同文件類型以及數(shù)據(jù)導(dǎo)出描述器傳遞給導(dǎo)出控制器；

每個業(yè)務(wù)需要實(shí)現(xiàn)具體的導(dǎo)出數(shù)據(jù)邏輯，導(dǎo)出描述器，其接口為IExportDescriptor，具體需要實(shí)現(xiàn)：

getColumnIdToName：獲取列信息，返回結(jié)果是二維數(shù)組，其中第一列為列標(biāo)識，第二列為列名稱，例如，[[″pk_xxx″，″主鍵″]，[″name″，″名稱″]]；

getColumnValue：獲取給定數(shù)據(jù)列的值。這是數(shù)據(jù)生成的核心邏輯；

getDefaultFileName：獲取默認(rèn)的文件名，導(dǎo)出執(zhí)行時沒有指定文件名則使用此文件名作為實(shí)際的文件名；

getExportData：獲取導(dǎo)出的數(shù)據(jù)，為一個數(shù)組；

(6)導(dǎo)出控制器調(diào)用特定類型文件的導(dǎo)出服務(wù)生成導(dǎo)出文件；

導(dǎo)出控制器名為BaseExport，是為了便于使用提供的快速封裝，其內(nèi)部通過OSGi方式查找對應(yīng)的導(dǎo)出服務(wù)IExportService，然后調(diào)用并生成實(shí)體文件；

(7)導(dǎo)出Action將導(dǎo)出文件的路徑信息傳遞至瀏覽器，并在頁面中顯示下載鏈接，點(diǎn)擊下載鏈接，提交導(dǎo)出文件路徑值下載Action，下載文件到本地。