【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物联网数据管理，具体为基于物联网的数据管理方法及系统。
技术介绍
1、随着科技的不断发展，物联网和智能决策系统成为了当今社会的热门话题，物联网是指通过互联网将各种物理设备连接起来，实现设备之间的信息交流和数据共享，而智能决策系统则是利用人工智能和数据分析技术，通过分析和处理海量数据，为决策者提供科学、准确的决策支持；物联网和决策系统的结合可以提高决策效率以及决策的安全性；
2、在物联网和决策系统的结合过程中，物联网设备数据采集与分析有着不可忽视的作用，在实际应用中，需要根据实际决策需求和数据类型，选择合适的采集和分析方法，并综合运用各种技术，使其更好地服务于实践，以及需要根据实际的数据采集效果，科学地对设备数据采集的过程实现合理的管控。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于物联网的数据管理方法及系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：基于物联网的数据管理方法，方法包括：
3、步骤s1：每当决策中心下发一个决策任务，触发与决策任务相关的各采集设备终端执行相应的数据采集任务，数据处理终端对各采集设备终端采集得到的数据进行数据处理，每当决策中心根据数据处理终端传输的数据处理结果输出决策数据，触发生成一条决策记录；数据处理是指经过数据预处理后的数据筛选或数据剔除处理；
4、步骤s2：采集决策中心的所有历史决策记录，对各历史决策记录进行特征信息梳理，根据特征信息，对所
5、步骤s3：根据采集设备终端在相应特征决策记录集合内各历史决策记录中所呈现的数据利用率，对每一采集设备终端在相应特征决策记录集合中所呈现的利用率波动系数值进行评估计算；
6、步骤s4：根据各采集设备终端在相应的不同特征决策记录集合中所呈现的利用率波动系数值，对各采集设备终端在执行数据采集任务过程中的特征波动指数进行评估；
7、步骤s5：汇集所有采集设备终端的特征波动指数，反馈管理人员终端，提示对特征波动指数大于指数阈值的采集设备终端进行数据采集策略的调整。
8、进一步的，步骤s2包括：
9、步骤s2-1：采集在每一历史决策记录中，决策中心相应输出的决策数据；捕捉在每一历史决策记录中，决策中心于输出相应决策数据的过程中所参考依据的所有数据，汇集得到对应每一历史决策记录的参考数据集；
10、步骤s2-2：分别将每一参考数据集内对应相同采集来源的采集设备终端的数据进行汇集，得到对应每一参考数据集的若干特征数据集，根据若干特征数据集，得到在每一历史决策记录中所涉及的所有采集设备终端；其中，一个特征数据集对应一个采集设备终端；将在每一历史决策记录中所涉及的所有采集设备终端，按照在相应特征数据集中包含的数据总量从大到小进行排序，得到对应每一历史决策记录的目标设备终端序列；
11、步骤s2-3：分别将决策数据之间的相似度大于相似度阈值，且相应的目标设备终端序列完全相同的历史决策记录进行汇集，得到若干特征决策记录集合；
12、若在决策中心输出的决策数据之间的相似度大于相似度阈值，且所涉及的目标设备终端序列相同，相当于是将对应的决策任务相类似，输出的决策结果相类似，且来自相应的采集设备终端采集得到的数据在得到相类似决策结果的过程中，所提供的数据利用价值也相类似的历史决策记录进行汇集。
13、进一步的，步骤s3包括：
14、步骤s3-1：调取数据处理终端的历史运行日志，分别对每一历史决策记录中的每一特征数据集内的数据，捕捉在数据处理终端还未执行相应的数据处理之前，由相应的采集设备终端向数据处理终端传输的原始数据，汇集得到对应特征数据集的原始数据集；步骤s3-2：依次对每一目标设备终端序列内的每一采集设备终端计算数据利用率α＝b/a；其中，b表示在对应任意采集设备终端的特征数据集中包含的数据总量，a表示在任意采集设备终端的特征数据集对应的原始数据集中包含的数据总量；
15、步骤s3-3：设对应某目标设备终端序列h的特征决策记录集合为f，遍历某目标设备终端序列h内每一采集设备终端在特征决策记录集合f内各历史决策记录中所呈现的数据利用率，捕捉目标设备终端序列h内每一采集设备终端在特征决策记录集合f内所有历史决策记录中所呈现的数据利用率的最大值q1和最小值q2；
16、步骤s3-4：累计在特征决策记录集合f内包含的历史决策记录的总数为m，评估得到每一采集设备终端在特征决策记录集合f中所呈现的利用率波动系数值为β＝(q1-q2)/m；
17、在对应的决策任务相类似，输出的决策结果相类似，且来自相应的采集设备终端采集得到的数据在得到相类似决策结果的过程中，所提供的数据利用价值也相类似的某类历史决策记录中，往往最终输送至决策中心的特征数据集所包含的数据总量是接近的，因此，若某采集设备终端在该历史决策记录中的数据利用率比同类记录中其他历史决策记录中的数据利用率小，则意味着在某采集设备终端对应特征数据集的原始数据集中包含的数据总量较大，同时意味着在某采集设备终端执行相应的数据采集任务过程中，采集得到较多的无用且决策价值的数据的概率较大；
18、利用率波动系数值越大，意味着在该采集设备终端在该类历史决策记录中所呈现的数据利用率的波动越大，在执行数据采集任务时，对有利用价值的数据的采集工作的执行状况越不稳定。
19、进一步的，步骤s4包括:
20、步骤s4-1：将在相应目标设备终端序列内包含任意采集设备终端的特征决策记录集合，设为任意采集设备终端的目标记录集合，累计任意采集设备终端的目标记录集合的总数为n，获取采集设备终端的总数为k；
21、步骤s4-2：将任意采集设备终端在相应的各目标记录集合中所呈现的利用率波动系数值进行累加，得到任意采集设备终端的总利用率波动系数值u，计算得到任意采集设备终端在执行数据采集任务过程中的特征波动指数r＝u/n+n/k；
22、采集设备终端的n/k值越大，意味着该采集设备终端参与执行的决策任务的种类越多，影响较多类型的决策数据，采集设备终端的u/n值越大，意味着该采集设备终端在执行数据采集任务时，对有利用价值的数据的采集工作的执行状况越不稳定。
23、为更好的实现上述方法，还提出了一种数据管理系统，系统包括：数据管理模块、决策数据分类管理模块、利用率波动系数值评估模块、特征波动指数评估模块、提示管理模块；
24、数据管理模块，用于每当决策中心下发一个决策任务，触发与决策任务相关的各采集设备终端执行相应的数据采集任务，数据处理终端对各采集设备终端采集得到的数据进行数据处理，每当决策中心根据数据处理终端传输的数据处理结果输出决策数据，触发生成一条决策记录；数据处理是指经过数据预处理后的数据筛选或数据剔除处理；
25、决策数据分类管理模块，用于采集决策中本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于物联网的数据管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于物联网的数据管理方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
3.根据权利要求2所述的基于物联网的数据管理方法，其特征在于，所述步骤S3包括：
4.根据权利要求3所述的基于物联网的数据管理方法，其特征在于，所述步骤S4包括:
5.用于执行权利要求1-4中任意一项所述的基于物联网的数据管理方法的数据管理系统，其特征在于，所述系统包括：数据管理模块、决策数据分类管理模块、利用率波动系数值评估模块、特征波动指数评估模块、提示管理模块；
6.根据权利要求5所述的数据管理系统，其特征在于，所述决策数据分类管理模块包括特征信息梳理单元、分类管理单元；
7.根据权利要求5所述的数据管理系统，其特征在于，所述利用率波动系数值评估模块包括数据利用率计算单元、利用率波动系数值计算单元；
8.根据权利要求5所述的数据管理系统，其特征在于，所述提示管理模块包括反馈管理单元、提示管理单元；
【技术特征摘要】
1.基于物联网的数据管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于物联网的数据管理方法，其特征在于，所述步骤s2包括：
3.根据权利要求2所述的基于物联网的数据管理方法，其特征在于，所述步骤s3包括：
4.根据权利要求3所述的基于物联网的数据管理方法，其特征在于，所述步骤s4包括:
5.用于执行权利要求1-4中任意一项所述的基于物联网的数据管理方法的数据管理系统，其特征在于，所述系统包括：数据管理...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁春阳，张晶，张博，侯晓燕，张蕾，李兵，梁腾飞，曹伟，张啸，
申请(专利权)人：山东黄河河务局山东黄河信息中心，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。