[發(fā)明專利]基于大數(shù)據(jù)的多維對標分析服務(wù)器、系統(tǒng)、方法及電子終端

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010002805.5
• 申請日: 2020-01-02
• 公開（公告）號: CN111160489A
• 公開（公告）日: 2020-05-15
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 謝皓;劉中保;孫小東;王勁松;鄧濤;朱川;趙寬;雷磊
• 申請（專利權(quán)）人: 中冶賽迪重慶信息技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06F16/245
• 代理公司: 上海光華專利事務(wù)所(普通合伙) 31219
• 代理人: 尹麗云

1.一種基于大數(shù)據(jù)的多維對標分析服務(wù)器，其特征在于，所述服務(wù)器包括：

數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集生產(chǎn)運行過程中的數(shù)據(jù)，獲得多個維度的參數(shù)；

特征分析模塊，用于對多個維度的參數(shù)分別進行特征提取，以得到特征類型參數(shù)簇；

參數(shù)對標模塊，用于將待對標的參數(shù)簇與所述特征類型參數(shù)簇進行對標，以得到每個參數(shù)的相對變化率。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)的多維對標分析服務(wù)器，其特征在于，所述參數(shù)對標模塊還用于對每個參數(shù)的相對變化率進行排序。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)的多維對標分析服務(wù)器，其特征在于，所述服務(wù)器還包括：

數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對所述數(shù)據(jù)采集模塊采集的數(shù)據(jù)進行歸一化處理，所述特征分析模塊用于對歸一化處理后的參數(shù)進行特征提取；

所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊還用于對所述特征類型參數(shù)簇的參數(shù)進行反歸一化處理，經(jīng)反歸一化處理的參數(shù)簇為待對標的參數(shù)簇。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于大數(shù)據(jù)的多維對標分析服務(wù)器，其特征在于，采用線性歸一化或均值歸一化對所述數(shù)據(jù)采集模塊采集的數(shù)據(jù)進行歸一化處理。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于大數(shù)據(jù)的多維對標分析服務(wù)器，其特征在于，所述線性歸一化為min-max標準化。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)的多維對標分析服務(wù)器，其特征在于，采用K-means聚類方法對多個維度的參數(shù)進行特征提取。

7.一種基于大數(shù)據(jù)的多維對標分析系統(tǒng)，其特征在于，所述分析系統(tǒng)包括：

如權(quán)利要求1至6任意一項所述的服務(wù)器；

數(shù)據(jù)庫，用于對所述服務(wù)器中的數(shù)據(jù)進行存儲。

8.一種基于大數(shù)據(jù)的多維對標分析方法，其特征在于，所述分析方法包括：

采集生產(chǎn)運行過程中的數(shù)據(jù)，獲得多個維度的參數(shù)；

對多個維度的參數(shù)分別進行特征提取，以得到特征類型參數(shù)簇；

將待對標的參數(shù)簇與所述特征類型參數(shù)簇進行對標，以得到每個參數(shù)的相對變化率。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于大數(shù)據(jù)的多維對標分析方法，其特征在于，所述分析方法還包括：

在對多個維度的參數(shù)進行特征提取前，對所述數(shù)據(jù)采集模塊采集的數(shù)據(jù)進行歸一化處理；

在對多個維度的參數(shù)進行特征提取后，對所述特征類型參數(shù)簇的參數(shù)進行反歸一化處理，經(jīng)反歸一化處理的參數(shù)簇為待對標的參數(shù)簇。

10.一種電子終端，其特征在于，包括：處理器及存儲器；

所述存儲器用于存儲計算機程序，所述處理器用于執(zhí)行所述存儲器存儲的計算機程序，以使所述終端執(zhí)行如權(quán)利要求8或9所述的方法。