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专利号: 2020115901190
申请人: 上海熙软科技有限公司
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 基本电子电路
更新日期:2024-02-23
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.基于双重数据分解的数据编码系统,其特征在于,所述系统包括:数据预处理单元、数据分解单元、数据编码单元、数据加密单元和数据组合单元:所述数据预处理单元,配置用于将待处理数据进行数据预处理,得到预处理数据;所述数据预处理过程至少包括:去除唯一属性、处理缺失值、数据规约和异常值检测及处理;所述数据分解单元,配置用于将预处理数据基于预设的阈值,分解为阈内数据和阈外数据;所述数据编码单元,配置用于将分解得到的阈内数据进行数据编码得到编码后数据;所述数据加密单元,配置用于将分解得到的阈外数据进行数据加密,得到加密后数据;所述数据组合单元,配置用于将编码后数据和加密后数据进行数据组合,完成数据的编码;

所述数据分解单元将预处理数据基于预设的阈值,分解得到阈内数据的方法包括:按照如下公式,进行基于阈值的数据分解,得到阈内数据:其中,所述f(x)为阈内数据,xi为

待处理数据,i为整数,表示序列的下标,n为序列上限,取值为数据的数量的总数,x1,x2,…,xi分别表示待处理数据的数据值,t为阈值,取值范围为:1000~2000。

2.如权利要求1所述的系统,其特征在于,所述数据预处理单元包括:去除唯一属性子单元、处理缺失值子单元、数据规约子单元和异常值检测及处理子单元;所述去除唯一属性子单元,配置用于去除待处理数据的唯一属性;处理缺失值子单元,配置用于处理待处理数据中的缺失值;数据规约子单元,配置用于对待处理数据进行数据规约处理;异常值检测及处理子单元,配置用于检测待处理数据中的异常值,将检测到的异常值进行处理。

3.如权利要求2所述的系统,其特征在于,所述数据规约子单元对带锤炼数据进行数据规约处理的方法包括:去平均值、计算协方差矩阵、计算协方差矩阵的特征值与特征向量、对特征值从大到小排序、保留最大特征向量、将数据转换到特征向量构建的新空间中;最后得处理后的新的数据,这些数据之间两两不相干,但保持原有的信息。

4.如权利要求3所述的系统,其特征在于,所述数据分解单元将预处理数据基于预设的阈值,分解得到阈外数据的方法包括:按照如下公式,进行基于阈值的数据分解,得到阈外数据:

其中,所述g(x)为阈外数据,xi为

待处理数据,i为整数,表示序列的下标,x1,x2,…,xi分别表示待处理数据的数据值,t为阈值,取值范围为:1000~2000。

5.一种基于权利要求1至4之一所述系统的基于双重数据分解的数据编码方法,其特征在于,所述方法执行以下步骤:步骤1:将待处理数据进行数据预处理,得到预处理数据;所述数据预处理过程至少包括:去除唯一属性、处理缺失值、数据规约和异常值检测及处理;

步骤2:将预处理数据基于预设的阈值,分解为阈内数据和阈外数据;

步骤3:将分解得到的阈内数据进行数据编码得到编码后数据;

步骤4:将分解得到的阈外数据进行数据加密,得到加密后数据;

步骤5:将编码后数据和加密后数据进行数据组合,完成数据的编码。

6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述步骤1包括:去除待处理数据的唯一属性;处理待处理数据中的缺失值;对待处理数据进行数据规约处理;检测待处理数据中的异常值,将检测到的异常值进行处理。

7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述进行数据规约处理的方法包括:去平均值、计算协方差矩阵、计算协方差矩阵的特征值与特征向量、对特征值从大到小排序、保留最大特征向量、将数据转换到特征向量构建的新空间中;最后得处理后的新的数据,这些数据之间两两不相干,但保持原有的信息。

8.如权利要求7所述的方法,其特征在于,所述步骤2将预处理数据基于预设的阈值,分解得到阈内数据的方法包括:按照如下公式,进行基于阈值的数据分解,得到阈内数据:其中,所述f(x)为阈内数据,xi为待

处理数据,i为整数,表示序列的下标,n为序列上限,取值为数据的数量的总数,x1,x2,…,xi分别表示待处理数据的数据值,t为阈值,取值范围为:1000~2000。

9.如权利要求如权利要求8所述的方法,其特征在于,所述步骤2将预处理数据基于预设的阈值,分解得到阈外数据的方法包括:按照如下公式,进行基于阈值的数据分解,得到阈外数据: 其中,所述g(x)为阈外数据,xi为待处理数据,i为整数,表示序列的下标,x1,x2,…,xi分别表示待处理数据的数据值,t为阈值,取值范围为:1000~2000。