[發(fā)明專利]一種多維度數(shù)據(jù)評(píng)估差異性的系統(tǒng)和方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910163348.5
• 申請(qǐng)日: 2019-03-05
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109902110A
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-06-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張翀昊;柳岸敏;王艷雙;唐麗萍;王嵩
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 常州天正工業(yè)發(fā)展股份有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/2458
• 分類號(hào): G06F16/2458;G06F16/248;G06Q50/00
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• 代理人: 暫無(wú)信息

1.一種多維度數(shù)據(jù)評(píng)估差異性的方法，其特征是，包括：

步驟一、將多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類劃分處理；

將多維度數(shù)據(jù)按照數(shù)據(jù)來(lái)源個(gè)體的不同劃分一級(jí)個(gè)體，所有具有共性的一級(jí)個(gè)體歸為同一個(gè)二級(jí)個(gè)體，所有的二級(jí)個(gè)體整合作為全集；

并將相同個(gè)體的不同指標(biāo)數(shù)據(jù)做劃分，并將所有指標(biāo)數(shù)據(jù)根據(jù)相應(yīng)數(shù)值在同指標(biāo)數(shù)值中的占比通用化處理形成統(tǒng)一的指標(biāo)密度；

步驟二、繪制所有二級(jí)個(gè)體的“二級(jí)個(gè)體單指標(biāo)密度曲線”；

步驟三、根據(jù)“二級(jí)個(gè)體單指標(biāo)密度曲線”繪制所有二級(jí)個(gè)體的“二級(jí)個(gè)體多指標(biāo)曲面”；

步驟四、根據(jù)“二級(jí)個(gè)體多指標(biāo)曲面”繪制“全集指標(biāo)基準(zhǔn)曲面”；

步驟五、抽取擬合后的“二級(jí)個(gè)體單指標(biāo)密度曲線”與“二級(jí)個(gè)體多指標(biāo)曲面”的高度關(guān)聯(lián)指標(biāo)集合；

步驟六、抽取擬合后的“二級(jí)個(gè)體多指標(biāo)曲面”與“全集指標(biāo)基準(zhǔn)曲面”上的高度關(guān)聯(lián)指標(biāo)集合；

步驟七、構(gòu)建“個(gè)體評(píng)估指標(biāo)曲面”；

步驟八、構(gòu)建“評(píng)估指標(biāo)基準(zhǔn)曲面”；

步驟九、評(píng)估一級(jí)個(gè)體數(shù)據(jù)和全集數(shù)據(jù)的差異性。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多維度數(shù)據(jù)評(píng)估差異性的方法，其特征是，步驟二中，將相同二級(jí)個(gè)體內(nèi)的所有一級(jí)個(gè)體的同指標(biāo)數(shù)據(jù)在“時(shí)間——指標(biāo)密度”的坐標(biāo)系上集合，利用移動(dòng)最小二乘法基于點(diǎn)的擬合原理，在離散點(diǎn)之間定義擬合點(diǎn)，劃分支持域半徑，賦予支持域內(nèi)各點(diǎn)的權(quán)值，使臨近點(diǎn)的權(quán)值變化逐步衰減，實(shí)現(xiàn)了擬合曲線的局部逼近，最終形成“二級(jí)個(gè)體單指標(biāo)密度曲線”。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的多維度數(shù)據(jù)評(píng)估差異性的方法，其特征是，步驟三中，將相同二級(jí)個(gè)體的所有“二級(jí)個(gè)體單指標(biāo)密度曲線”在“時(shí)間——指標(biāo)密度——個(gè)體指標(biāo)類型”的坐標(biāo)系上集合，將同一個(gè)體的所有“個(gè)體單指標(biāo)曲線”通過(guò)最小二乘法得到所求的系數(shù)，生成擬合方程，代入原始數(shù)據(jù)得到擬合結(jié)果，最終擬合成“二級(jí)個(gè)體多指標(biāo)曲面”。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的多維度數(shù)據(jù)評(píng)估差異性的方法，其特征是，步驟四中，將所有“二級(jí)個(gè)體多指標(biāo)曲面” 利用最小二乘法，先將擬合區(qū)域網(wǎng)格化，然后求出網(wǎng)格點(diǎn)上節(jié)點(diǎn)值，最后連接網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)形成擬合成一條整體曲面，最終形成“全集指標(biāo)基準(zhǔn)曲面”。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的多維度數(shù)據(jù)評(píng)估差異性的方法，其特征是，步驟五中，將每個(gè)“二級(jí)個(gè)體單指標(biāo)密度曲線”與“二級(jí)個(gè)體多指標(biāo)曲面”相比較，計(jì)算每個(gè)“二級(jí)個(gè)體單指標(biāo)密度曲線”與“二級(jí)個(gè)體多指標(biāo)曲面”的偏差度P1，當(dāng)P1小于等于設(shè)定值a1時(shí)，則將該“二級(jí)個(gè)體單指標(biāo)密度曲線”歸入高度關(guān)聯(lián)指標(biāo)集合M1；當(dāng)P1大于設(shè)定值a1時(shí)，則不將該“二級(jí)個(gè)體單指標(biāo)密度曲線”歸入高度關(guān)聯(lián)指標(biāo)集合M1。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的多維度數(shù)據(jù)評(píng)估差異性的方法，其特征是，步驟六中，將每個(gè)“二級(jí)個(gè)體多指標(biāo)曲面”與“全集指標(biāo)基準(zhǔn)曲面”相比較，計(jì)算每個(gè)“二級(jí)個(gè)體多指標(biāo)曲面”與“全集指標(biāo)基準(zhǔn)曲面” 的偏差度P2；當(dāng)P2小于等于設(shè)定值a2時(shí)，則將該“二級(jí)個(gè)體單指標(biāo)密度曲線”歸入高度關(guān)聯(lián)指標(biāo)集合M2；當(dāng)P2大于設(shè)定值a2時(shí)，則不將該“二級(jí)個(gè)體單指標(biāo)密度曲線”歸入高度關(guān)聯(lián)指標(biāo)集合M2。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的多維度數(shù)據(jù)評(píng)估差異性的方法，其特征是，步驟七中，當(dāng)M1內(nèi)的“二級(jí)個(gè)體單指標(biāo)密度曲線”所屬的二級(jí)個(gè)體的“二級(jí)個(gè)體多指標(biāo)曲面”同時(shí)屬于M2時(shí)，抽取該“二級(jí)個(gè)體單指標(biāo)密度曲線”構(gòu)建“二級(jí)個(gè)體多指標(biāo)曲面”的方法，將所有抽取的“二級(jí)個(gè)體單指標(biāo)密度曲線” 通過(guò)最小二乘法擬合成“個(gè)體評(píng)估指標(biāo)曲面”。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的多維度數(shù)據(jù)評(píng)估差異性的方法，其特征是，步驟八中，按照“全集指標(biāo)基準(zhǔn)曲面”的構(gòu)建方式，將所有參與評(píng)估的“個(gè)體評(píng)估指標(biāo)曲面”通過(guò)最小二乘法擬合成“評(píng)估指標(biāo)基準(zhǔn)曲面”。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的多維度數(shù)據(jù)評(píng)估差異性的方法，其特征是，步驟九中，將一級(jí)個(gè)體數(shù)據(jù)和“評(píng)估指標(biāo)基準(zhǔn)曲面”對(duì)比，計(jì)算一級(jí)個(gè)體的所有指標(biāo)在時(shí)間線上與“評(píng)估指標(biāo)基準(zhǔn)曲面”的累積矢量偏差值。

10.一種多維度評(píng)估差異性的系統(tǒng)，其特征是：包括輸入模塊、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)模塊、數(shù)據(jù)篩選模塊、數(shù)據(jù)分析模塊；

輸入模塊，用于輸入需要分析的數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)建模模塊，根據(jù)相同個(gè)體的同一數(shù)據(jù)隨時(shí)間發(fā)生的變化建立二維模型，并根據(jù)同一個(gè)體的不同數(shù)據(jù)建立三維模型；

篩選模塊，篩選關(guān)聯(lián)度高的數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)分析模塊，將所有個(gè)體的高關(guān)聯(lián)度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，判斷單個(gè)個(gè)體在整體中的偏向性。