一种钢材交易信息服务平台及交易数据处理方法技术

本发明专利技术涉及通信技术领域，尤其涉及一种钢材交易信息服务平台及交易数据处理方法，该方法包括以下步骤：获取用户第一钢材实时交易数据；利用传感器对钢材进行实时数据采集；对多模态钢材实时数据进行特征提取，生成钢材交易信息特征数据；对钢材交易信息特征数据进行数据集成；对钢材交易信息特征数据库进行交互式视图处理；对钢材实时可交互视图进行膨胀卷积及多尺度采样；对钢材特征卷积模型及用户第一交易数据进行数据绑定；对用户实时钢材交易模型进行数据降维；对用户第二钢材实时交易数据进行对称加密利用线性规划法将用户实时钢材交易加密数据上传至钢材交易信息服务平台，本发明专利技术实现了钢材交易数据的高效处理与实时管理。理。理。

【技术实现步骤摘要】
一种钢材交易信息服务平台及交易数据处理方法


[0001]本专利技术涉及通信
，尤其涉及一种钢材交易信息服务平台及交易数据处理方法。

技术介绍

[0002]传统的钢材交易数据处理方法是通过一系列手写文档，人工记录等方式进行存储，数据更新不够及时，数据处理效率低下，交易数据通常以电子表格或文本文件的形式进行存储，由于其依赖人工操作和简单工具，面临许多挑战。这些挑战包括数据录入的速度和准确性、数据处理的效率和可扩展性，因此，需要一个智能化的钢材交易信息服务平台，通过一种钢材交易信息服务平台及交易数据处理方法，在工厂现场将所有的数据在实时记录并整合到数据处理服务平台上，可以大大简化钢材交易信息的数据处理及数据分析流程，通过关联规则学习算法将数据进行可视化化，提高数据处理的效率和质量，结合人工智能、云计算等技术，可以为钢材交易的双方提供完善的钢材交易数据处理和数据服务，实现了钢材交易信息的实时数据更新，通过智能化算法分析和实时模型构建，更好的满足市场的需求，提供更准确、快速和智能化的数据处理和分析服务。

技术实现思路

[0003]本专利技术为解决上述技术问题，提出了一种钢材交易信息服务平台及交易数据处理方法，以解决至少一个上述技术问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供一种钢材交易数据处理方法，包括以下步骤：步骤S1：利用信息采集模块获取用户第一钢材实时交易数据；利用传感器对钢材进行实时数据采集，获取多模态钢材实时数据；多模态钢材实时数据包括钢材实时视频、钢材价格数据、钢材材质数据、钢材原产地数据、钢材规格等级数据、钢材质量密度数据及钢材实时交易情况数据；步骤S2：利用特征工程算法对多模态钢材实时数据进行特征提取，生成钢材交易信息特征数据；利用知识图谱法对钢材交易信息特征数据进行数据集成，生成钢材交易信息特征数据库；步骤S3：利用关联规则学习算法对钢材交易信息特征数据库进行交互式视图处理，生成钢材特征实时可交互视图；步骤S4：利用卷积神经网络对钢材特征实时可交互视图进行膨胀卷积及多尺度采样，构建钢材特征卷积模型；步骤S5：利用双向绑定算法对钢材特征卷积模型及用户第一钢材实时交易数据进行数据绑定，生成用户实时钢材交易模型；步骤S6：利用主成分分析法对用户实时钢材交易模型进行数据降维，生成用户第二钢材实时交易数据；步骤S7：利用对称加密算法对用户第二钢材实时交易数据进行对称加密，生成用
户实时钢材交易加密数据；利用线性规划法将用户实时钢材交易加密数据上传至钢材交易信息服务平台，实现钢材交易数据管理。
[0005]本专利技术通过信息采集模块和传感器，可以实时获取用户第一钢材实时交易数据以及多模态钢材实时数据。这些数据包括视频、价格、材质、原产地、规格等级和质量密度等信息，可以提供准确、实时的钢材交易数据，帮助用户了解当前市场状况，多模态数据丰富了交易数据的表达形式，提供更多维度的信息，通过特征工程算法和知识图谱法，对多模态钢材实时数据进行特征提取和数据集成，可以提取有代表性的特征，减少数据维度并保留重要信息，将数据集成帮助将不同来源的数据整合在一起，得到更全面的钢材交易信息，利用关联规则学习算法对钢材交易信息特征数据库进行交互式视图处理，生成钢材特征实时可交互视图，可以提取视图中的特征模式和结构信息，通过卷积神经网络的学习，生成钢材特征卷积模型，利用主成分分析法对用户实时钢材交易模型进行数据降维，生成用户第二钢材实时交易数据，通过降维，减少数据的复杂性，提高处理和分析效率，提取出最重要的交易特征，为用户提供更直观和简洁的交易信息，利用对称加密算法对用户第二钢材实时交易数据进行加密，生成用户实时钢材交易加密数据，并上传至钢材交易信息服务平台，实现数据安全管理，保护用户的隐私和敏感交易信息，确保数据的机密性和安全性，通过线性规划法上传加密数据，确保钢材交易数据的管理和传输的顺利进行。
[0006]优选地，步骤S1包括以下步骤：步骤S11：利用信息采集模块获取用户第一钢材实时交易数据，用户第一钢材实时交易数据包括用户购买数据、用户交易金额数据、用户身份信息数据、用户交易时间戳及用户交易状态数据；步骤S12：利用视频传感器对钢材进行实时影像获取，生成钢材实时视频；步骤S13：利用超声波传感器对钢材进行材质检测，获取钢材材质数据、钢材规格等级数据及钢材质量密度数据；步骤S14：利用钢材交易信息服务平台获取钢材价格数据、钢材原产地数据及钢材实时交易情况数据。
[0007]本专利技术通过信息采集模块获取用户第一钢材实时交易数据，提供准确的用户交易相关数据，可以追踪用户的购买行为和交易情况，用户身份信息数据可用于身份验证和安全管理，交易时间戳和交易状态数据提供了时序信息和交易状态的追踪，利用视频传感器对钢材进行实时影像获取，生成钢材实时视频，提供了直观的视觉信息，用户可以通过视频观察钢材的外观和质量，视频可以用于品质检查、质量验证和记录，利用超声波传感器对钢材进行材质检测，获取钢材材质数据、钢材规格等级数据及钢材质量密度数据，提供钢材的详细材质信息，包括材质类型、强度等级和密度等数据，这些数据可用于质量控制、材料选择和性能评估，利用钢材交易信息服务平台获取钢材价格数据、钢材原产地数据及钢材实时交易情况数据，提供了钢材的市场价格信息，帮助用户了解市场行情和价格趋势，钢材原产地数据提供了产品的产地信息，用户可以考虑地理因素和供应链管理，实时交易情况数据可以用于分析市场活动、潜在交易风险和交易机会。通过以上步骤可以提供准确的用户交易数据、提供直观的钢材信息（视频）、准确的材质数据、市场价格信息、原产地数据和实时交易情况数据。这些信息可以帮助用户做出明智的决策、了解市场动态、选择适合的钢材材质和规格，并增强钢材交易的可靠性和透明度。
[0008]优选地，步骤S2包括以下步骤：步骤S21：利用特征点检测算法对多模态钢材实时数据进行特征检测，生成钢材交易信息特征编码；步骤S22：利用特征工程法对钢材交易信息特征编码进行特征提取，生成钢材交易信息特征数据；步骤S23：利用知识图谱法对钢材交易信息特征数据进行节点要素挖掘，生成钢材交易信息概念节点数据；步骤S24：对钢材交易信息概念节点数据进行节点关系联合，生成钢材交易信息节点关系数据集；步骤S25：对钢材交易信息节点关系数据集进行数据集成，生成钢材交易信息特征数据库。
[0009]本专利技术通过特征点检测算法对多模态钢材实时数据进行特征检测，生成钢材交易信息特征编码，特征点检测算法可以识别钢材实时数据中的关键特征点，如边缘、角点等，生成的特征编码可以将这些特征点信息进行编码，提供了对钢材交易信息的非结构化数据的处理和表征，利用特征工程法对钢材交易信息特征编码进行特征提取，生成钢材交易信息特征数据，特征工程法可以从原始编码中提取出具有代表性和区分度的特征，以便于后续的数据处理和分析，生成的特征数据具有更高的信息价值和可解释性，可以用于数据挖掘、机器学习和模型建立，利用知识图谱法对钢材交易信息特征数据进行节点要素挖掘，生成钢材交易信息概念节点数据，知识图谱法可以从特征数据中挖掘出概念节本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种钢材交易数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：利用信息采集模块获取用户第一钢材实时交易数据；利用传感器对钢材进行实时数据采集，获取多模态钢材实时数据；多模态钢材实时数据包括钢材实时视频、钢材价格数据、钢材材质数据、钢材原产地数据、钢材规格等级数据、钢材质量密度数据及钢材实时交易情况数据；步骤S2：利用特征工程算法对多模态钢材实时数据进行特征提取，生成钢材交易信息特征数据；利用知识图谱法对钢材交易信息特征数据进行数据集成，生成钢材交易信息特征数据库；步骤S3：利用关联规则学习算法对钢材交易信息特征数据库进行交互式视图处理，生成钢材特征实时可交互视图；步骤S4：利用卷积神经网络对钢材特征实时可交互视图进行膨胀卷积及多尺度采样，构建钢材特征卷积模型；步骤S5：利用双向绑定算法对钢材特征卷积模型及用户第一钢材实时交易数据进行数据绑定，生成用户实时钢材交易模型；步骤S6：利用主成分分析法对用户实时钢材交易模型进行数据降维，生成用户第二钢材实时交易数据；步骤S7：利用对称加密算法对用户第二钢材实时交易数据进行对称加密，生成用户实时钢材交易加密数据；利用线性规划法将用户实时钢材交易加密数据上传至钢材交易信息服务平台，实现钢材交易数据管理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1的具体步骤为：步骤S11：利用信息采集模块获取用户第一钢材实时交易数据，用户第一钢材实时交易数据包括用户购买数据、用户交易金额数据、用户身份信息数据、用户交易时间戳及用户交易状态数据；步骤S12：利用视频传感器对钢材进行实时影像获取，生成钢材实时视频；步骤S13：利用超声波传感器对钢材进行材质检测，获取钢材材质数据、钢材规格等级数据及钢材质量密度数据；步骤S14：利用钢材交易信息服务平台获取钢材价格数据、钢材原产地数据及钢材实时交易情况数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤为：步骤S21：利用特征点检测算法对多模态钢材实时数据进行特征检测，生成钢材交易信息特征编码；步骤S22：利用特征工程法对钢材交易信息特征编码进行特征提取，生成钢材交易信息特征数据；步骤S23：利用知识图谱法对钢材交易信息特征数据进行节点要素挖掘，生成钢材交易信息概念节点数据；步骤S24：对钢材交易信息概念节点数据进行节点关系联合，生成钢材交易信息节点关系数据集；步骤S25：对钢材交易信息节点关系数据集进行数据集成，生成钢材交易信息特征数据库。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S24的具体步骤为：步骤S241：对钢材交易信息概念节点数据进行概念属性标注，生成钢材交易信息概念属性数据；步骤S242：基于词法规则的方法对钢材交易信息概念属性数据进行概念关系挖掘，生成钢材交易信息概念关系数据；步骤S243：对钢材交易信息概念关系数据进行节点关系联合，生成钢材交易信息节点关系数据集。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3的具体步骤为：步骤S31：利用关联规则学习算法对钢材交易信息特征数据库进行频繁项集挖掘，生成钢材交易信息特征向量；步骤S32：对钢材交易信息特征向量进行数据可视化处理，生成钢材交易信息特征可视化视图；步骤S33：用JavaScript库对钢材交易信息特征可视化视图进行交互化处理，生成钢材特征实时可交互视图。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4的具体步骤为：步骤S41：利用卷积神经网络对钢材特征实时可交互视图进行卷积预处理，生成钢材交易信息特征样本集；步骤S42：利用超像素算法对钢材交易信息特征样本集进行卷积数据切割，生成钢材交易信息卷积特征序列；步骤S43：利用膨胀卷积算法对钢材交易信息卷积特征序列进行边缘特征加强处理，生成钢材交易信息卷积特征网络；步骤S44：利用多尺度采样算法对钢材交易信息卷积特征网络进行空间金字塔池化多层采样，生成钢材交易信息卷积特征图；步骤S45：基于组合分类器算法利用组合分类器加...

【专利技术属性】
技术研发人员：张易，邝锋，叶祖焕，熊大为，
申请(专利权)人：湖南华菱电子商务有限公司，
类型：发明
国别省市：