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[發明專利]一種便于數據收集的實驗數據管理方法在審

專利信息
申請號: 202010114449.6 申請日: 2020-02-25
公開(公告)號: CN111311190A 公開(公告)日: 2020-06-19
發明(設計)人: 常聞宇 申請(專利權)人: 邁迪諾信醫療科技(上海)有限公司
主分類號: G06Q10/10 分類號: G06Q10/10;G06K9/62
代理公司: 北京中政聯科專利代理事務所(普通合伙) 11489 代理人: 秦佩
地址: 201100 上海市閔行*** 國省代碼: 上海;31
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 便于 數據 收集 實驗 數據管理 方法
【權利要求書】:

1.一種便于數據收集的實驗數據管理方法,其特征在于:具體包括以下步驟:

步驟S1:建立實驗項目:針對實驗目的進行實驗任務的定義,并將任務進行分解,將分解后的任務進行相應的資源配置,并記錄好資源使用周期,從而建立實驗評估系統,有基礎平臺的對應數據分析得出現有實驗的實驗報告,確定實驗項目的可執行性,基礎平臺為實驗數字化管理平臺,其內容包括:模型管理、權限管理、導入/導出、Web瀏覽、數據分析、報告生成、擴展接口、流程管理、日志管理和數據安全;

步驟S2:實驗流程管理:提供實驗流程定制、實驗流程執行、實驗流程監控、立式實驗流程查詢和實驗相關數據等功能,可以隨時定制所需的工作流程,如實驗準備工作流程、實驗文檔審批流程、數據質量控制流程等,同時可以隨時構造工作流程的可視化工具;

步驟S3:制定實驗標準:具有相關實驗標準(國標、行業標準及單位標淮)的目錄清單及文件管理功能在實驗過程中可以很方便地提取并查看相關標準文件并可結合單位管理程序文件中確定的各種流程來進行流程設計;

步驟S4:管理實驗資源:管理與實驗相關的所有資源信息,主要包括實驗設備、實驗原料、實驗環境數據、實驗件信息、實驗設備及測試設備量值溯源信息、實驗人員信息、計量數據等;

步驟S5:管理實驗數據:管理實驗過程中采集到的所有數據以及手工錄入的所有數據,包括原始測量實驗數據、過程測量數據、實驗結果數據、實驗分析數據、異常數據、多媒體實驗數據等,另外實驗任務書、實驗大綱、實驗報告等文檔也是管理系統(TDM)的管理目標,其中需要對數據進行權限設置,將TDM應用服務器、數據庫、文件傳輸中間件等一切相關服務器都設定同一的權限,整個權限管理體系包括收集數據源、數據采集、數據整合、展現工具、應用功能和門戶集成;

步驟S6:管理數據模型:實現動態建庫,允許用戶動態建立及維護數據庫模型,并能夠靈活地定義數據之間的關聯關系,定義多級數據校驗條件和規則,并進行自數據校驗,效驗系統包括實驗故障管理,主要管理實驗過程中的故障信息,包括實驗設備和實驗方法等產生的故障信息,以及對這些故障的解決方案,方便以后遇到同類故障的快速解決;

步驟S7:分析數據處理的數據:提供數據分析繪圖功能能夠實現各種常用的曲線圖、柱狀圖、餅圖、云圖、等高線圖等繪圖方法;提供原始數據回放、曲線裁剪、圖形縮放、數據截取、曲線求和等各種專業數據處理方法;提供算法集成功能,可以集成各種第三方算法和自己編制的算法;通過擴展機制可以不斷把所需的算法豐富到系統平臺中滿足實際工作的需要,數據處理分析功能可以便捷定位數據并快速完成數據分析處理操作,提高工作效率;

步驟S8:數據挖掘和決策支撐:提供數據挖掘功能,從大量的實驗數據中抽取潛在的有用信息、模式和趨勢,在立式實驗數據的經驗擠出上探索新的實驗規律,提高實驗設計能力,并對技術決策提供支持。

2.根據權利要求1所述的一種便于數據收集的實驗數據管理方法,其特征在于:所述步驟S1中,實驗評估系統,包括實驗設計、實驗準備、實驗實施、數據獲取、實驗報告和經驗知識六大部分;基礎平臺為實驗數字化管理平臺,可實現現有實驗項目和基礎實驗項目的實時對比,保證數據的獨立性。

3.根據權利要求1所述的一種便于數據收集的實驗數據管理方法,其特征在于:所述步驟S6中,實驗故障管理內容包括:故障現象:記錄實驗故障現象,包括信息描述、圖片等;故障數據:存儲故障數據;故障分析:記錄專家分析;故障解決方案:記錄解決方案。

4.根據權利要求1所述的一種便于數據收集的實驗數據管理方法,其特征在于:所述步驟S6中,動態建庫實現了對實驗成果數據的動態存儲和管理,可完成屬性數據輸入、航測數據建庫、航測數據更新、數據記錄修改、屬性結構修改、數據查詢檢索等功能。

5.根據權利要求1所述的一種便于數據收集的實驗數據管理方法,其特征在于:所述步驟S7中的,算法集成功能,是通過將多個單個的學習器集成在一起,使它們共同完成學習任務,也被稱為“多分類系統”,其思想是使用一些不同的方法改變原始訓練樣本的分布,從而構建多個不同的分類器,并將這些分類器線性組合得到一個更強大的分類器,來做最后的決策,集成模型是一種能在各種機器學習任務上提高準確率的強有力技術,集成算法往往是很關鍵的一步,能夠很好提升算法的性能,單個分類器的分類可能會出錯,但是多個分類器進行投票就可以變的可靠。

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