【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及分类回收系统的上下行多种类数据综合验证处理领域，具体涉及一种用于分类回收系统的多种类数据协同验证处理方法。
技术介绍
1、分类回收系统作为垃圾分类回收综合管理应用平台，对日常回收的管理监控，成效结果的整体归纳有着较好的实施应用效果，其对接下属来源数据进行平台化、云端化与智能化处理后，提升整体运作效率，但在数据的上下行传输过程中，传统方案对于数据传递与数据值仅有普通的相对独立验证方案，在大数据量、多种类型数据的情况下，缺乏将验证过程与数据自身有效结合，对体量较大的数据处理平台系统，误差出现的可能性会大幅增加，导致最终系统展示结果的偏差。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种用于分类回收系统的多种类数据协同验证处理方法，通过对云端系统的上下行数据流分别验证处理，实现了各类型数据在不同情况下异常问题的及时发现跟踪。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种用于分类回收系统的多种类数据协同验证处理方法，包括：
3、s1、分别获取分类回收系统的云端数据库特征与实时运行数据；
4、s2、根据所述分类回收系统的云端数据库特征建立分类回收系统的系统数据链；
5、s3、根据所述分类回收系统的实时运行数据获取分类回收系统的阶段性运行波动特征；
6、s4、根据所述分类回收系统的系统数据链与阶段性运行波动特征进行交叉验证处理得到多种类数据协同验证处理结果。
7、优选的，所述分别获取分类回收系统的云端
8、s1-1、获取分类回收系统的实时运行数据；
9、s1-2、利用所述分类回收系统的实时运行数据对应时刻作为标准时刻t；
10、s1-3、利用所述分类回收系统根据标准时刻t获取云端数据库的历史数据；
11、s1-4、根据所述云端数据库的历史数据得到云端数据库特征。
12、进一步的，根据所述云端数据库的历史数据得到云端数据库特征包括：
13、s1-4-1、分别获取所述云端数据库的历史数据对应数据类型、数据容量与数据发生时刻；
14、s1-4-2、利用所述历史数据对应数据类型、数据容量与数据发生时刻分别作为寻址特征、校对特征与复核特征；
15、s1-4-3、判断所述历史数据对应数据发生时刻是否连续，若是，则利用所述寻址特征、校对特征与复核特征作为云端数据库特征，否则，获取非连续数据发生时刻作为断点时刻标签，并执行s1-4-4；
16、s1-4-4、根据所述断点时刻标签获取相邻前后时刻对应云端数据库的历史数据作为断点寻址数据阈值；
17、s1-4-5、判断所述云端数据库与断点寻址数据阈值是否存在对应历史寻址数据，若是，则获取所述历史寻址数据对应中间数据的数据类型、数据容量与数据发生时刻分别作为寻址特征、校对特征与复核特征，并返回s1-4-3，否则，利用所述标准时刻t至断点寻址数据阈值的相对前置时刻作为新时间周期，并返回s1-3。
18、进一步的，根据所述分类回收系统的云端数据库特征建立分类回收系统的系统数据链包括：
19、s2-1、根据所述分类回收系统的云端数据库特征获取分类回收系统的上行数据流；
20、s2-2、根据所述分类回收系统的云端数据库特征获取分类回收系统的下行数据流；
21、s2-3、利用所述分类回收系统的上行数据流与下行数据流作为分类回收系统的系统数据链。
22、进一步的，根据所述分类回收系统的云端数据库特征获取分类回收系统的上行数据流包括：
23、s2-2-1、获取分类回收系统的上行数据流对应上行起始传输时刻t；
24、s2-2-2、获取所述上行起始传输时刻t的实时运行数据对应数据类型、数据容量与数据发生时刻分别作为上行数据寻址标签、上行数据校对标签与上行数据复核标签；
25、s2-2-3、利用所述上行起始传输时刻t的上行数据寻址标签、上行数据校对标签与上行数据复核标签根据分类回收系统的云端数据库特征获取对应历史数据作为上行数据标准；
26、s2-2-4、获取上行起始传输时刻t的相邻下一时刻的实时运行数据；
27、s2-2-5、判断所述上行起始传输时刻t的相邻下一时刻的实时运行数据对应数据类型与上行起始传输时刻t的实时运行数据对应上行数据寻址标签是否相同，若是，则执行s2-2-6.否则，直接执行s2-2-7；
28、s2-2-6、判断所述上行起始传输时刻t的相邻下一时刻的实时运行数据对应数据容量、数据发生时刻与上行起始传输时刻t的实时运行数据对应上行数据校对标签、上行数据复核标签是否均为对应，若是，则更新当前时刻，并返回s2-2-4，否则，保留当前时刻的相邻上一时刻作为上行终止时刻，并执行s2-2-7；
29、s2-2-7、利用上行起始传输时刻t至上行终止时刻的实时运行数据作为分类回收系统的上行数据流。
30、进一步的，根据所述分类回收系统的云端数据库特征获取分类回收系统的下行数据流包括：
31、s2-3-1、获取分类回收系统的下行数据流对应下行起始传输时刻k；
32、s2-3-2、获取所述下行起始传输时刻k的实时运行数据对应数据类型、数据容量与数据发生时刻分别作为下行数据寻址标签、下行数据校对标签与下行数据复核标签；
33、s2-3-3、利用所述下行起始传输时刻k的下行数据寻址标签、下行数据校对标签与下行数据复核标签根据分类回收系统的云端数据库特征获取对应历史数据作为下行数据标准；
34、s2-3-4、获取下行起始传输时刻k的相邻下一时刻的实时运行数据；
35、s2-3-5、判断所述下行起始传输时刻k的相邻下一时刻的实时运行数据对应数据类型与下行起始传输时刻k的实时运行数据对应下行数据寻址标签是否相同，若是，则执行s2-3-6.否则，直接执行s2-3-7；
36、s2-3-6、判断所述下行起始传输时刻k的相邻下一时刻的实时运行数据对应数据容量、数据发生时刻与下行起始传输时刻k的实时运行数据对应下行数据校对标签、下行数据复核标签是否均为对应，若是，则更新当前时刻，并返回s2-3-4，否则，保留当前时刻的相邻上一时刻作为下行终止时刻，并执行s2-3-7；
37、s2-3-7、利用下行起始传输时刻k至下行终止时刻的实时运行数据作为分类回收系统的下行初始数据流；
38、s2-2-8、判断所述分类回收系统的下行数据流与分类回收系统的上行数据流是否对应，若是，则利用所述下行初始数据流作为分类回收系统的下行数据流，否则，根据所述上行起始传输时刻t更新下行起始传输时刻k，并返回s2-3-1。
39、进一步的，根据所述分类回收系统的实时运行数据获取分类回收系统的阶段性运行波动特征包括：
40、s3-1、利用所述分类回收系统的实时运本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于分类回收系统的多种类数据协同验证处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种用于分类回收系统的多种类数据协同验证处理方法，其特征在于，所述分别获取分类回收系统的云端数据库特征与实时运行数据包括：
3.如权利要求2所述的一种用于分类回收系统的多种类数据协同验证处理方法，其特征在于，根据所述云端数据库的历史数据得到云端数据库特征包括：
4.如权利要求3所述的一种用于分类回收系统的多种类数据协同验证处理方法，其特征在于，根据所述分类回收系统的云端数据库特征建立分类回收系统的系统数据链包括：
5.如权利要求4所述的一种用于分类回收系统的多种类数据协同验证处理方法，其特征在于，根据所述分类回收系统的云端数据库特征获取分类回收系统的上行数据流包括：
6.如权利要求5所述的一种用于分类回收系统的多种类数据协同验证处理方法，其特征在于，根据所述分类回收系统的云端数据库特征获取分类回收系统的下行数据流包括：
7.如权利要求4所述的一种用于分类回收系统的多种类数据协同验证处理方法，其特征在于，根据所述分类
8.如权利要求7所述的一种用于分类回收系统的多种类数据协同验证处理方法，其特征在于，利用所述分类回收系统的实时运行数据获取分类回收系统的实时运行数据偏离点包括：
9.如权利要求8所述的一种用于分类回收系统的多种类数据协同验证处理方法，其特征在于，根据所述分类回收系统的实时运行数据偏离点获取分类回收系统的阶段性运行波动特征包括：
10.如权利要求5所述的一种用于分类回收系统的多种类数据协同验证处理方法，其特征在于，根据所述分类回收系统的系统数据链与阶段性运行波动特征进行交叉验证处理得到多种类数据协同验证处理结果包括：
...【技术特征摘要】
1.一种用于分类回收系统的多种类数据协同验证处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种用于分类回收系统的多种类数据协同验证处理方法，其特征在于，所述分别获取分类回收系统的云端数据库特征与实时运行数据包括：
3.如权利要求2所述的一种用于分类回收系统的多种类数据协同验证处理方法，其特征在于，根据所述云端数据库的历史数据得到云端数据库特征包括：
4.如权利要求3所述的一种用于分类回收系统的多种类数据协同验证处理方法，其特征在于，根据所述分类回收系统的云端数据库特征建立分类回收系统的系统数据链包括：
5.如权利要求4所述的一种用于分类回收系统的多种类数据协同验证处理方法，其特征在于，根据所述分类回收系统的云端数据库特征获取分类回收系统的上行数据流包括：
6.如权利要求5所述的一种用于分类回收系统的多种类数据协同验证处理方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：王高捍，邵庆宝，卢江华，
申请(专利权)人：天津同创云科技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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