【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据管理系统，尤其涉及一种集成式数据管理系统。
技术介绍
1、随着信息技术的快速发展，企业和个人对数据处理的需求日益增长。目前市场上存在的数据管理系统往往功能单一，无法满足多样化的数据处理需求，且在数据处理效率、安全性及可扩展性方面存在不足。
2、经检索，中国专利申请号为cn202211577854.7的专利，公开了一种基于知识库的企业数据管理方法及系统，该方法包括：通过获取企业属性信息，获取企业数据特征。按照企业数据特征，生成价值数据知识库。搭建企业数据价值识别模型，将价值数据知识库上传至企业数据价值识别模型，对数据进行价值识别。连接企业数据管理系统，搭建数据交互通道。按照数据交互通道，将企业数据集合传输企业数据价值识别模型中，根据企业数据价值识别模型，获取数据价值识别结果。按照数据价值识别结果进行数据分层，输出数据分层结果，以数据分层结果进行数据分层管理。上述专利中的数据管理系统存在以下不足：其主要集中在数据价值识别上，数据处理流程的效率不足，不能够深入地挖掘和利用数据价值，还有待改进。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种集成式数据管理系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、一种集成式数据管理系统，包括：
4、数据采集模块：负责从多个数据源实时采集数据，采用以下公式来优化采集频率和资源分配：
5、
6、其中，f(t)代表时间
7、数据预处理模块：对采集来的数据进行清洗、标准化和转换，使用主成分分析减少数据维度；
8、数据存储模块：采用分布式存储系统，通过改进的哈希算法确保数据的快速存取与负载均衡，存储效率表示为：
9、
10、其中，e是存储效率，nc是成功存取次数，nt是总尝试次数，na是平均存取时间，nf是失败存取次数；
11、数据分析模块：利用机器学习和数据挖掘技术对存储的数据进行深入分析，该模块运用如下的回归模型预测数据趋势：
12、e＝β0+β1x1+β2x2+…+βnxn+∈
13、其中，y是因变量，x1,x2,…,xn是自变量，β0,β1,…,βn是回归系数，∈是误差项；
14、用户交互模块：提供可视化界面供用户查询、分析和导出数据；支持自定义报表生成，以及数据驱动的决策支持系统，增强用户体验。
15、优选的：所述数据采集模块，包括：
16、实时数据流采集单元：利用分布式爬虫技术和api接口，实现多源数据的实时抓取；
17、周期性数据抽取单元：根据预设的时间间隔，自动从数据库和文件系统中抽取数据；
18、日志聚合单元：汇总来自不同服务器和设备的日志数据，并进行初步清洗。
19、优选的：所述数据预处理模块，包括：
20、数据清洗单元：剔除重复数据、处理缺失值、平滑噪声数据；
21、数据转换单元：进行数据规范化、标准化和归一化操作；
22、特征提取单元：采用pca、lda等方法减少数据维度并提取关键特征；
23、数据融合单元：整合来自不同来源的数据，提供统一的数据集。
24、优选的：所述数据存储模块，包括：
25、分布式文件存储单元：使用hdfs或类似的分布式系统存储大规模数据集；
26、数据库优化单元：优化关系型或非关系型数据库的性能和索引；
27、缓存管理单元：使用内存缓存系统加快数据访问速度；
28、数据备份与恢复单元：实现数据的定期备份和快速恢复机制。
29、优选的：所述数据分析模块，包括：
30、描述性分析单元：提供数据统计概要；
31、预测性分析单元：运用时间序列分析和回归模型预测数据趋势；
32、高级分析单元：进行聚类、分类、关联规则挖掘高级数据挖掘任务；
33、文本分析单元：实现自然语言处理和情感分析。
34、优选的：所述用户交互模块，包括：
35、数据可视化单元：展示数据分析结果；
36、报表生成单元：允许用户自定义报表的内容和格式；
37、用户反馈单元：收集用户反馈以优化系统性能和用户体验；
38、访问控制单元：确保数据的安全性，实施用户权限管理和身份验证。
39、优选的：还包括：
40、智能算法增强模块：结合人工智能技术，使用深度学习算法对数据进行更高级的分类和预测分析；使用卷积神经网络进行图像识别，使用循环神经网络进行时间序列分析；
41、其中，所述卷积神经网络模型为：
42、f(x)＝max(0,w*x+b)
43、其中，f(x)是激活函数的输出，w是权重矩阵，x是输入数据，b是偏置；
44、其中，所述循环神经网络模型为：
45、ht＝f(whx·xt+whh·ht-1+bh)
46、其中，ht是在时间t的隐藏状态，f(·)是激活函数，whx和whh分别是输入到隐藏层和隐藏层到隐藏层的权重矩阵，bh是隐藏层的偏置。
47、优选的：还包括：
48、自动学习与优化模块：使用强化学习算法对系统自身进行优化，根据预设的奖励机制，系统不断调整其工作参数以适应不断变化的数据环境和用户需求；更新规则如下：
49、
50、其中，q(s,a)是从状态s采取行动a的预期效用，α是学习率，γ是折扣因子，r是立即奖励，s'和a'分别是下一个状态和可能的行动。
51、优选的：所述智能算法增强模块，包括：
52、深度学习单元：应用cnn、rnn模型进行图像和序列数据处理；
53、机器学习优化单元：使用决策树算法提升数据分析精度；
54、模型评估单元：采用交叉验证方法评估模型性能；
55、自动化特征工程单元：自动选择和构建最有效的数据特征。
56、优选的：所述自动学习与优化模块，包括：
57、强化学习单元：通过q-learning持续优化数据流程；
58、自适应调整单元：系统根据工作负载和性能指标自动调整资源分配；
59、经验学习单元：系统记录操作历史，通过经验复用提高决策效率；
60、优化推荐单元：基于用户行为和系统性能提供优化建议。
61、本专利技术的有益效果为：
62、1.本专利技术的数据管理系统通过整合数据采集、预处理、存储、分析、用户交互以及智能算法和自动优化等多个模块，实现了数据流程的无缝衔接，提高了数据处理效率。
63、2.本专利技术引入了深度学习、机器学习和强化学习等智能算法，提升了系统的自动化和智能化水平，能够自动进行特征工程、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种集成式数据管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种集成式数据管理系统，其特征在于，所述数据采集模块，包括：
3.根据权利要求2所述的一种集成式数据管理系统，其特征在于，所述数据预处理模块，包括：
4.根据权利要求3所述的一种集成式数据管理系统，其特征在于，所述数据存储模块，包括：
5.根据权利要求4所述的一种集成式数据管理系统，其特征在于，所述数据分析模块，包括：
6.根据权利要求5所述的一种集成式数据管理系统，其特征在于，所述用户交互模块，包括：
7.根据权利要求1所述的一种集成式数据管理系统，其特征在于，还包括：
8.根据权利要求1所述的一种集成式数据管理系统，其特征在于，还包括：
9.根据权利要求7所述的一种集成式数据管理系统，其特征在于，所述智能算法增强模块，包括：
10.根据权利要求8所述的一种集成式数据管理系统，其特征在于，所述自动学习与优化模块，包括：
【技术特征摘要】
1.一种集成式数据管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种集成式数据管理系统，其特征在于，所述数据采集模块，包括：
3.根据权利要求2所述的一种集成式数据管理系统，其特征在于，所述数据预处理模块，包括：
4.根据权利要求3所述的一种集成式数据管理系统，其特征在于，所述数据存储模块，包括：
5.根据权利要求4所述的一种集成式数据管理系统，其特征在于，所述数据分析模块，包括：
6...
【专利技术属性】
技术研发人员：王晨旸，冯帆，胡滨滨，
申请(专利权)人：北京弈星科技有限公司，
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。