[發明專利]一種基于大數據的智能數據分析方法及其終端設備

有效

• 申請號: 202110462937.0
• 申請日: 2021-04-28
• 公開（公告）號: CN112884091B
• 公開（公告）日: 2021-07-23
• 發明（設計）人: 孫利國
• 申請（專利權）人: 睿至科技集團有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 北京卓特專利代理事務所(普通合伙) 11572
• 代理人: 段旺

1.一種基于大數據的智能數據分析方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟S110、從DRAM和/或NVM芯片中收集終端設備中應用產生的數據，并且終端設備的CPU的分析區域將收集的數據進行分類，得到一個主數據集和多個次數據集；

步驟S120、CPU的分析區域依據主數據集中數據獲得主代表數據，依據每個次數據集中的數據獲得相應的次代表數據；

步驟S130、CPU的分析區域計算每個次代表數據與主代表數據之間距離，并且將距離作為權重以修正相應的次代表數據；

CPU的分析區域計算次代表數據與主代表數據之間的距離，依據公式，計算得到每個次代表數據修正后的次代表數據，為次代表數據；

步驟S140、CPU的分析區域依據主代表數據和每個修正后的次代表數據，得到聚合數據；

步驟S150、CPU對聚合數據進行分析處理，以響應應用的調用，并且通過顯示屏進行展示。

2.根據權利要求1所述的基于大數據的智能數據分析方法，其特征在于，將終端設備中運行的應用產生的數據從DRAM中和/或NVM芯片中進行收集，并且終端設備的CPU將收集的數據寫至分析區域中預先訓練的數據分類模型中，以按照數據所遵循的規則特征將收集的數據進行分類，得到一個主數據集和多個次數據集。

3.根據權利要求2所述的基于大數據的智能數據分析方法，其特征在于，主數據集和次數據集中的每個數據集內部的數據所遵循的規則特征相同，而每個數據集之間所遵循的規則特征不同。

4.根據權利要求1-3任一項所述的基于大數據的智能數據分析方法，其特征在于，CPU的分析區域計算主數據集的聚類中心，將離聚類中心最近的數據最為主數據集的主代表數據；CPU的分析區域計算每個次數據集的聚類中心，將每個次數據集中離聚類中心最近的數據作為該次數據集的次代表數據。

5.一種基于大數據的智能數據分析的終端設備，其特征在于，包括：CPU、顯示屏、DRAM、NVM芯片；

CPU收集存儲于DRAM和/或NVM芯片中的應用產生的數據，并且CPU的分析區域將收集的數據進行分類，得到一個主數據集和多個次數據集；

CPU的分析區域依據主數據集中數據獲得主代表數據，依據每個次數據集中的數據獲得相應的次代表數據；

CPU的分析區域計算每個次代表數據與主代表數據之間距離，并且將距離作為權重以修正相應的次代表數據；

CPU的分析區域計算次代表數據與主代表數據之間的距離，依據公式，計算得到每個次代表數據修正后的次代表數據，為次代表數據；

CPU的分析區域依據主代表數據和每個修正后的次代表數據，得到聚合數據；

CPU對聚合數據進行分析處理，以響應終端設備上的應用的調用，并且通過顯示屏進行展示。

6.根據權利要求5所述的基于大數據的智能數據分析的終端設備，其特征在于，CPU將終端設備中運行的應用產生的數據從DRAM中和/或NVM芯片中進行收集，并且CPU將收集的數據寫至CPU的分析區域中預先訓練的數據分類模型中，以按照數據所遵循的規則特征將收集的數據進行分類，得到一個主數據集和多個次數據集。

7.根據權利要求6所述的基于大數據的智能數據分析的終端設備，其特征在于，主數據集和次數據集中的每個數據集內部的數據所遵循的規則特征相同，而每個數據集之間所遵循的規則特征不同。

8.根據權利要求5-7任一項所述的基于大數據的智能數據分析的終端設備，其特征在于，CPU的分析區域計算主數據集的聚類中心，將離聚類中心最近的數據最為主數據集的主代表數據；CPU的分析區域計算每個次數據集的聚類中心，將每個次數據集中離聚類中心最近的數據作為該次數據集的次代表數據。