[發明專利]一種信息處理方法及系統

在審

• 申請號: 202110075211.1
• 申請日: 2021-01-20
• 公開（公告）號: CN112733033A
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發明（設計）人: 趙勝飛
• 申請（專利權）人: 渭南雙盈未來科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06K9/62;H04L29/08
• 代理公司: 北京權智天下知識產權代理事務所(普通合伙) 11638
• 代理人: 李思思

1.一種信息處理方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取傳感裝置數據；

提取所述傳感裝置數據信息，其中，所述數據信息包括存儲信息、索引信息以及內容信息；

對所述數據信息輸入預設判斷模型，將輸出的綜合結果不低于閾值的數據存儲到第一存儲節點中，將輸出的綜合結果低于閾值的數據存儲到第二存儲節點中；

第一存儲節點發送操作請求，第一管理節點接收操作請求，從所述操作請求中解析索引信息，依據所述索引信息找到對應計算節點并發送操作指令；

所述計算節點將操作指令劃分為多個待處理的任務，并行執行；

第二存儲節點發送操作請求，第二管理節點接收操作請求，從所述操作請求中解析存儲信息，每隔預定時間將所述存儲信息與預設存儲閾值進行比較，低于預設存儲閾值的存儲節點內數據信息將被第二管理節點刪除，不低于預設存儲閾值的存儲節點內數據信息將被推送至第三管理節點，以作為測試樣本進行判斷模型訓練。

2.如權利要求1所述的信息處理方法，其特征在于，所述預設判斷模型采用以下多種算法級聯構建，具體的步驟為：

根據存儲信息，將不符合條件的傳感裝置數據過濾，所述條件是指存儲節點的最大存儲能力條件；

解析過濾后的傳感裝置數據的內容信息，用特征選擇算法及特征權重算法對內容信息進行特征表示；

根據表示的特征向量，使用k-means算法進行主題聚類，根據傳感裝置數據內容與處理主題類簇中心的距離計算重要度，將傳感裝置數據進行重要度排序；

訓練adaboost分類器，對待修正結果的數據信息進行分類，得出修正后的結果；

根據預設判斷模型計算出數據信息的綜合結果，并進行輸出。

3.如權利要求2所述的信息處理方法，其特征在于，在計算節點任務執行完成后，第一管理節點將其管理的每個計算節點所處理數據信息及處理時間記錄在日志中，第三管理節點周期性調取日志，獲取日志信息，將數據信息及處理時間信息輸入評價模型，以對當前判斷模型的穩定性和準確性進行判斷。

4.如權利要求3所述的信息處理方法，其特征在于，當所述當前判斷模型的穩定性未達到預設穩定性閾值或所述當前判斷模型的準確性未達到預設準確性閾值時，對判斷模型進行調整，形成新的判斷模型；

當所述當前判斷模型的穩定性達到所述預設穩定性閾值且所述當前判斷模型的準確性達到所述預設準確性閾值時，繼續保留所述當前判斷模型。

5.如權利要求4所述的信息處理方法，其特征在于，所述第一存儲節點是高速存儲空間，第二存儲節點是低速存儲空間。

6.一種信息處理系統，其特征在于，所述處理系統包括：采集模塊，用于獲取傳感裝置數據；

信息提取模塊，用于提取所述傳感器數據信息，其中，所述數據信息包括：存儲信息、索引信息以及內容信息；

判斷模塊，用于對所述數據信息輸入預設判斷模型，將輸出的綜合結果不低于閾值的數據存儲到第一存儲節點中，將輸出的綜合結果低于閾值的數據存儲到第二存儲節點中；

第一解析模塊，第一存儲節點發送操作請求，第一管理節點接收操作請求，從所述操作請求中解析索引數據，依據所述索引數據找到對應計算節點并發送操作指令；

任務執行模塊，所述計算節點劃將操作指令劃分為多個待處理的任務，并行執行；

第二解析模塊，第二存儲節點發送操作請求，第二管理節點接收操作請求，從所述操作請求中解析存儲信息，每隔預定時間將所述存儲信息與預設存儲閾值進行比較，低于預設存儲閾值的存儲節點內數據信息將被第二管理節點刪除，不低于預設存儲閾值的存儲節點內數據信息將被推送至第三管理節點，以作為測試樣本進行判斷模型訓練。