【技术实现步骤摘要】
技术介绍
1、随着大数据和物联网技术的迅猛发展，数据采集与分析已经成为各行业提升效率、优化决策的重要手段。现有技术中，数据采集通常依赖于配置传感器、数据库和api接口，通过这些渠道收集多源数据。然而，这种方法在面对数据多样性、数据量庞大以及数据质量等问题时，往往显得力不从心。
2、首先，数据处理复杂性是现有技术中的主要问题之一。现有的数据采集系统通常通过配置传感器、数据库和api接口，从不同的数据源收集数据。这些数据源包括物联网设备、传感器网络和数据库系统。然而，不同数据源的数据格式和标准不统一，导致数据集成和处理复杂度高。数据质量和一致性难以保证，尤其在数据预处理阶段，存在数据格式不统一、数据冗余和缺失等问题。这些问题使得数据预处理过程复杂且耗时。
3、其次，分析准确性不足是另一个显著缺陷。传统的数据分析方法主要依赖于手工特征工程和简单的统计分析方法。这些方法难以充分利用数据中的高维特征和复杂关系，分析模型往往无法捕捉数据中的深层次模式和特征，导致分析结果不够准确和深入。尤其是在面对噪声和异常值时，现有技术缺乏高效的异常检测和数据修正方法，数据质量难以保证。
4、第三，实时性不足也是现有技术面临的一个重大挑战。物联网设备和传感器的广泛应用，使得数据量呈爆炸式增长，传统数据处理方法难以在合理时间内高效处理如此海量的数据。许多应用场景中，数据的实时处理和分析至关重要，但现有技术在处理实时数据方面存在一定的延迟，无法满足关键应用场景对实时性的要求。
5、第四，用户理解和应用难度大。复
6、综上所述，现有技术在数据采集与分析方面存在多种缺陷，包括数据处理复杂性、分析准确性不足、实时性要求难以满足以及用户理解和应用难度大等问题。本专利技术提出了一种基于深度学习的智能大数据采集与分析方法和系统，通过集成多种先进技术手段，如免疫算法、拓扑数据分析、图神经网络、非负矩阵分解和反事实推理等，提供高效、准确和智能的数据采集与分析解决方案，以应对现代大数据应用中的多样化需求。
7、因此，如何提供一种基于深度学习的智能大数据采集与分析方法和系统是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的一个目的在于提出一种基于深度学习的智能大数据采集与分析方法和系统，本专利技术有效的解决了数据处理复杂性、分析准确性不足、实时性要求难以满足以及用户理解和应用难度大的问题。
2、根据本专利技术实施例的一种基于深度学习的智能大数据采集与分析方法和系统，包括如下步骤：
3、s1、通过配置传感器、数据库、api接口和物联网设备获取数据；
4、s2、使用免疫算法进行异常检测和修正，并通过多尺度卷积网络进行数据去噪和标准化；
5、s3、利用拓扑数据分析和持久同调方法，从数据中提取持久性特征，识别数据中的高维拓扑结构；
6、s4、采用扩散映射和流形学习技术，对提取的高维特征进行非线性降维和分析，捕捉数据中的复杂结构和模式；
7、s5、采用图神经网络和图嵌入方法，构建数据中的复杂关系图，进行高阶关系的建模和分析；
8、s6、利用非负矩阵分解和张量分解方法，对不同视角的数据进行协同训练，整合多视角信息；
9、s7、采用反事实推理方法，实现模型在新数据环境下的自适应调整，结合强化学习进行智能决策支持；
10、s8、利用异质信息网络嵌入方法，提供高维数据的可视化工具，并生成分析报告和智能决策建议。
11、可选的，所述s1包括以下步骤：
12、s11、配置传感器、数据库、api接口和物联网设备，构建多源数据采集系统；
13、s12、通过api接口从不同数据库中提取数据，集成各类数据库信息；
14、s13、利用物联网设备实时采集传感器数据，收集环境、设备状态等信息；
15、s14、集成多源数据，构建综合数据集。
16、可选的，所述s2包括以下步骤：
17、s21、使用免疫算法进行异常检测和修正：
18、定义抗原数据集a＝{a1,a2,…,an}和抗体库b＝{b1,b2,…,bm}，其中ai表示第i个数据点，bj表示第j个抗体；
19、计算亲和度矩阵aff：
20、
21、其中，∥ai-bj∥表示数据点ai和抗体bj之间的欧氏距离，σ为亲和度函数的尺度参数；
22、根据亲和度矩阵筛选高亲和度的抗体，并通过克隆选择算法生成候选修正数据点：
23、
24、其中，a′i为修正后的数据点；
25、s22、利用多尺度卷积网络进行数据去噪，采用多尺度卷积核ks对数据x进行多层次特征提取：
26、fs＝ks*x+bs；
27、其中，*表示卷积操作，ks表示尺度为s的卷积核，bs为偏置项，fs为尺度s下的特征图；
28、通过自适应特征融合策略，将多尺度特征图fs进行加权融合，生成去噪后的数据x′：
29、
30、其中，αs表示通过注意力机制计算得到的尺度s的特征加权系数：
31、
32、其中，βs为尺度s的特征重要性得分；
33、s23、对去噪后的数据进行标准化处理，计算去噪后数据的均值μ和标准差μ：
34、
35、其中，n为数据点的数量，x′i表示去噪后的第i个数据点；
36、s24、对数据进行标准化转换：
37、
38、其中，x″i为标准化后的第i个数据点。
39、可选的，所述s3包括以下步骤：
40、s31、构建数据的拓扑空间，将数据x″i表示为点云p＝{x1,x2,…,xn}；
41、s32、使用随机几何复形对点云p进行拓扑构建，生成随机几何复形r(r)：
42、
43、其中，r为连接半径，||xi-xj||表示数据点xi和xj之间的欧氏距离；
44、s33、计算不同连接半径r下的持久同调群，得到每个参数下的同调群hk(r(r))：
45、
46、其中，k表示同调的维度，为边界算子；
47、s34、使用拓扑优化熵对持久条带进行优化，记录拓扑特征在不同参数∈下的生灭关系：
48、barcode＝{(bi,di)∣0≤bi<di≤∞}；
49、其中，bi为拓扑特征的诞生参数，di为拓扑特征的消亡参数；拓扑优化熵定义如下：
50、
51、其中，σ为第i个点的概率密度，λ为正则化参数；
52、s35、将持久条带转化为持久图，记录拓扑特征的持久性：本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于深度学习的智能大数据采集与分析方法和系统，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的智能大数据采集与分析方法和系统，其特征在于，所述S1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的智能大数据采集与分析方法和系统，其特征在于，所述S2包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的智能大数据采集与分析方法和系统，其特征在于，所述S3包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的智能大数据采集与分析方法和系统，其特征在于，所述S4包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的基于深度学习的智能大数据采集与分析方法和系统，其特征在于，所述S5包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的基于深度学习的智能大数据采集与分析方法和系统，其特征在于，所述S6包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的基于深度学习的智能大数据采集与分析方法和系统，其特征在于，所述S7包括以下步骤：
9.根据权利要求1所述的基于深度学习的智能大数据采集与分析方法和系统，其特征在
...【技术特征摘要】
1.基于深度学习的智能大数据采集与分析方法和系统，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的智能大数据采集与分析方法和系统，其特征在于，所述s1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的智能大数据采集与分析方法和系统，其特征在于，所述s2包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的智能大数据采集与分析方法和系统，其特征在于，所述s3包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的智能大数据采集与分析方法和系...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙正国，刘国，原晨华，朱红和，
申请(专利权)人：山西中维信息工程股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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