[發明專利]一種消防業務中自動化數據校驗方法及裝置在審
| 申請號: | 202011193176.5 | 申請日: | 2020-10-30 |
| 公開(公告)號: | CN112307086A | 公開(公告)日: | 2021-02-02 |
| 發明(設計)人: | 朱小丹;董志勇;毛歡歡;趙鵬;馬燕娟;張云貴 | 申請(專利權)人: | 湖北烽火平安智能消防科技有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/2458 | 分類號: | G06F16/2458;G06N5/02;G06K9/62 |
| 代理公司: | 武漢紅觀專利代理事務所(普通合伙) 42247 | 代理人: | 李季 |
| 地址: | 430000 湖北省武漢市東湖新*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 消防 業務 自動化 數據 校驗 方法 裝置 | ||
1.一種消防業務中自動化數據校驗方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取消防業務中常用數據對象的多組標準樣本數據,提取數據對象的數據特征,根據所述數據特征生成每類數據對象的校驗規則;
從數據庫中讀取待校驗字段,運用Apriori關聯分析算法確定待檢驗字段與校驗規則的匹配關系,根據所述匹配關系執行數據字段校驗;
采用陰陽對優化算法改進的k均值聚類算法對消防大數據進行聚類;對每一聚類類簇采用密度峰值異常值檢測算法進行數據異常檢測;
通過可視化窗口展示數據表的數據準確性校驗結果、數據字段校驗結果和對應的校驗規則。
2.根據權利要求1所述消防業務中自動化數據校驗方法,其特征在于,所述數據字段校驗包括:完整性校驗、唯一性校驗、一致性校驗、有效性校驗。
3.根據權利要求1所述消防業務中自動化數據校驗方法,其特征在于,所述運用Apriori關聯分析算法確定待檢驗字段與校驗規則的匹配關系具體包括:
從數據庫中讀取待校驗字段,隨機抽取N個包含所述字段的非空數據對象,分別提取數據特征,建立數據對象-數據特征項集對應關系表;
運用Apriori關聯分析算法計算各個數據特征項集的頻繁程度,選擇頻繁程度最高的數據特征項集,確定待校驗字段對應的數據對象,結合每個數據對象的校驗規則建立待檢驗字段與校驗規則的匹配關系。
4.根據權利要求1所述消防業務中自動化數據校驗方法,其特征在于,所述改用陰陽對優化算法改進的k均值聚類算法對獲取的消防大數據進行聚類具體為:
S01、初始化點集P1、P2并歸一化處理,設置存儲更新的最小數Imin和最大數Imax,最大迭代次數為T,數據維度為D;
S02、設置適應度函數,所述適應度函數的目標是類內距離值之和最小;
S03、利用目標函數評估點集P1、P2的適應度值,若P1優于P2,則P1、P2互換,存儲P1、P2,并令當前迭代次數t=t+1;
S04、分別執行P1、P2分裂和存儲操作,并獲得更新的P1、P2以及對應的適應度值;若存儲中的最佳點比點P1、P2更合適,則與點P1、P2交換;
S05、分別更新點集P1、P2的搜索半徑δ1和δ2:
其中=T為最大迭代次數,t為當前迭代次數,k、c為常數;
S06、存儲矩陣設置為空,并在其指定范圍Imin和Imax內隨機生成存儲更新數I的新值;
S07、判斷算法是否達到最大迭代次數T,若是,輸出最佳點適應度值及所處空間位置,否則返回S03重新評估適應度值,進行點集和搜索半徑的迭代更新,直到迭代結束,輸出輸出最佳點適應度值所在的空間位置作為聚類中心點集。
5.根據權利要求4所述消防業務中自動化數據校驗方法,其特征在于,所述步驟S04中,P1、P2的分裂操作具體為:
設點P的二維相同副本被存儲為S,
單向分裂:
D向分裂:
r為0~1之間的隨機數,δ為搜索半徑,B長度為D的二維隨機二進制矩陣。
6.根據權利要求1所述消防業務中自動化數據校驗方法,其特征在于,所述對每一聚類類簇采用密度峰值異常值檢測算法進行數據異常檢測具體為:
對每一聚類類簇,計算其中每個樣本的局部密度,并根據局部密度得到KNN距離,然后將局部密度小于預設密度閾值和KNN距離大于預設距離閾值的樣本作為異常數據。
7.根據權利要求1所述消防業務中自動化數據校驗方法,其特征在于,用戶通過所述可視化窗口對校驗結果進行糾正或完善。
8.根據權利要求1所述消防業務中自動化數據校驗方法,其特征在于,所述方法還包括:創建定時調度任務,周期性的執行數據校驗,并將檢測結果生成檢數據質量測報告。
9.一種消防業務中自動化數據校驗裝置,其特征在于,所述裝置包括:
規則生成單元:獲取消防業務中常用數據對象的多組標準樣本數據,提取數據對象的數據特征,根據所述數據特征生成每類數據對象的校驗規則;
字段校驗單元:從數據庫中讀取待校驗字段,運用Apriori關聯分析算法確定待檢驗字段與校驗規則的匹配關系,根據所述匹配關系執行數據字段校驗;
異常檢測單元:采用陰陽對優化算法改進的k均值聚類算法對消防大數據進行聚類;對每一聚類類簇采用密度峰值異常檢測算法進行數據異常檢測;
可視化單元:通過可視化窗口展示數據表的數據異常檢測結果、數據字段校驗結果和對應的校驗規則。
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