【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据分析，具体为一种数据接口用接收数据分析判断系统。
技术介绍
1、在信息化高速发展的时代，数据已成为企业决策、科学研究以及日常生活不可或缺的重要资源。随着物联网、云计算、大数据等技术的广泛应用，数据接口作为连接不同数据源与数据处理系统之间的桥梁，其重要性日益凸显。然而，面对海量、异构、高速产生的数据，如何高效、准确地接收并分析这些数据，成为了一个亟待解决的问题。
2、目前的数据接收与分析系统，往往依赖于固定的规则和预设的算法来处理数据。这种静态的处理方式在面对复杂多变的数据环境时，显得力不从心。一方面，它难以适应数据源类型的多样性和数据格式的复杂性，导致数据接收过程中经常出现格式不匹配、数据丢失或错误解析等问题；另一方面，传统的分析算法往往基于人工设计的特征提取和模式识别方法，对于未知或新出现的数据模式缺乏自适应性，难以保证分析的准确性和时效性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种数据接口用接收数据分析判断系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种数据接口用接收数据分析判断系统，所述系统包括：
3、数据接收模块，用于接收来自不同数据源的数据接口传输的数据；
4、数据预处理模块，用于对接收到的数据进行清洗、编码处理和标准化处理；
5、强化学习分析模块，用于构建基于强化学习的数据分析判断模型，该模块将数据接口接收的数据处理过程建模为序列决策问题，通过
6、定义状态空间，包括数据接口接收的数据类型、数据格式、数据完整性、数据时效性、数据质量维度和历史数据分析结果；
7、定义动作空间，包含模型在分析数据过程中可能采取的动作，包括数据预处理、特征提取、模式识别、异常检测、数据分类、数据预测和触发预警机制；
8、定义奖励函数，根据数据分析的准确性、处理效率、模型稳定性、误报率和漏报率，对动作结果进行评估，并给予相应的奖励或惩罚；
9、制定策略，基于当前状态选择最优动作以最大化长期累计奖励，通过强化学习算法不断迭代优化策略；
10、结果输出模块，用于将预处理后的数据传入数据分析判断模型，接收模型的判断结果并输出。
11、优选的，所述数据类型包括结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据；所述数据格式包括文本格式、数值格式、图像格式、音频格式和视频格式；所述数据完整性包括数据的缺失情况、冗余情况和数据间的关联性；所述数据时效性包括数据的接收时间、处理时间和数据的更新频率；所述数据质量维度包括数据的准确性、一致性、可信度和可用性。
12、优选的，奖励函数的组成要素包括准确性奖励、处理效率奖励、稳定性奖励、误报惩罚和漏报惩罚：
13、准确性奖励函数的计算公式为：r_accuracy = k1 * (正确判断数量 / 总判断数量)；其中，k1为准确性奖励系数；
14、处理效率奖励函数的计算公式为：r_efficiency = k2 * (1 / 平均处理时间)；其中，k2为处理效率奖励系数；
15、稳定性奖励函数的计算公式为：r_stability = k3 * (模型稳定性指标)；其中，k3为稳定性奖励系数，模型稳定性指标通过计算模型在不同数据集上的性能波动得到；
16、误报惩罚函数的计算公式为：p_false_alarm = k4 * (误报数量 / 总判断数量)；其中，k4为误报惩罚系数；
17、漏报惩罚函数的计算公式为：p_miss_alarm = k5 * (漏报数量 / 实际异常数量)；其中，k5为漏报惩罚系数；
18、综合上述各奖励和惩罚函数，得到最终的奖励函数r：r = r_accuracy + r_efficiency + r_stability - p_false_alarm - p_miss_alarm。
19、优选的，获取数据分析判断模型训练数据的方法包括：通过数据接口实时接收来自多个数据源的实际传输数据；对这些实际数据进行预处理和特征提取，得到数据的特征表示；结合预设的分析规则和判断标准，对提取的特征执行模拟的分析和判断动作，并计算对应的即时奖励；将数据的特征表示、模拟的分析和判断动作以及即时奖励组合成特征-动作-奖励元组，作为数据分析判断模型的初步训练数据。
20、优选的，从数据仓库或历史数据存储中获取历史数据记录，包括过去的数据接口传输数据、人工标注的数据和已知分类或异常的数据；对历史数据记录进行同样的预处理和特征提取，得到历史数据的特征表示；根据预设的分析规则和判断标准，对历史数据的特征表示模拟可能的分析和判断动作，并计算对应的即时奖励；将历史数据的特征表示、模拟的分析和判断动作以及即时奖励组合成额外的特征-动作-奖励元组，补充到初步训练数据中，形成完整的数据分析判断模型训练数据集。
21、优选的，所述强化学习分析模块采用深度强化学习算法中的deep q-network算法训练数据分析判断模型。
22、优选的，训练数据分析判断模型的步骤包括：
23、s1：初始化经验回放存储器和目标神经网络，经验回放存储器用于存储数据特征与分析判断结果的经验，目标神经网络用于为训练过程提供稳定的目标值；同时，初始化主神经网络，其输入为数据的特征表示，输出为各分析和判断动作的q值估计；
24、s2：设定学习率α、折扣因子γ、探索概率ε以及训练迭代次数n。其中，学习率α用于控制模型的学习速度，折扣因子γ用于计算未来奖励的当前价值，探索概率ε用于平衡模型的探索与利用行为，训练迭代次数n决定训练的总体轮次；
25、s3：对于每一次训练迭代，执行以下步骤：
26、s301：从训练数据集中随机抽取一批数据样本，并通过预处理和特征提取得到数据的当前特征表示s；
27、s302：根据当前特征表示s和ε-贪心策略选择一个分析和判断动作a；具体而言，以ε的概率随机选择一个动作，以1-ε的概率选择当前主神经网络输出的q值最大的动作；
28、s303：执行动作a，根据预设的分析规则和判断标准计算即时奖励r，并观测到下一个特征表示s'；
29、s304：将经验元组(s, a, r, s')存储到经验回放存储器中；
30、s305：从经验回放存储器中随机采样一批经验元组，用于更新主神经网络；
31、s306：对于采样到的每一个经验元组，利用目标神经网络计算目标q值。目标q值的计算公式为：q_target = r + γ * max_a' q'(s', a')，其中q'表示目标神经网络的q值估计，然后，根据deep q-network算法的损失函数更新主神经网络的参数；
32、s307：每隔预设的步数，将主本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种数据接口用接收数据分析判断系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种数据接口用接收数据分析判断系统，其特征在于：所述数据类型包括结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据；所述数据格式包括文本格式、数值格式、图像格式、音频格式和视频格式；所述数据完整性包括数据的缺失情况、冗余情况和数据间的关联性；所述数据时效性包括数据的接收时间、处理时间和数据的更新频率；所述数据质量维度包括数据的准确性、一致性、可信度和可用性。
3.根据权利要求1所述的一种数据接口用接收数据分析判断系统，其特征在于，奖励函数的组成要素包括准确性奖励、处理效率奖励、稳定性奖励、误报惩罚和漏报惩罚：
4.根据权利要求3所述的一种数据接口用接收数据分析判断系统，其特征在于，获取数据分析判断模型训练数据的方法包括：通过数据接口实时接收来自多个数据源的实际传输数据；对这些实际数据进行预处理和特征提取，得到数据的特征表示；结合预设的分析规则和判断标准，对提取的特征执行模拟的分析和判断动作，并计算对应的即时奖励；将数据的特征表示、模拟的分析和判断动作以及即时奖励组
5.根据权利要求4所述的一种数据接口用接收数据分析判断系统，其特征在于：从数据仓库或历史数据存储中获取历史数据记录，包括过去的数据接口传输数据、人工标注的数据和已知分类或异常的数据；对历史数据记录进行同样的预处理和特征提取，得到历史数据的特征表示；根据预设的分析规则和判断标准，对历史数据的特征表示模拟可能的分析和判断动作，并计算对应的即时奖励；将历史数据的特征表示、模拟的分析和判断动作以及即时奖励组合成额外的特征-动作-奖励元组，补充到初步训练数据中，形成完整的数据分析判断模型训练数据集。
6. 根据权利要求1所述的一种数据接口用接收数据分析判断系统，其特征在于：所述强化学习分析模块采用深度强化学习算法中的Deep Q-Network算法训练数据分析判断模型。
7.根据权利要求6所述的一种数据接口用接收数据分析判断系统，其特征在于，训练数据分析判断模型的步骤包括：
8.根据权利要求1所述的一种数据接口用接收数据分析判断系统，其特征在于，所述数据预处理模块对数据进行编码处理的方式，包括：对离散型特征进行独热编码转换。
9.根据权利要求1所述的一种数据接口用接收数据分析判断系统，其特征在于，所述数据预处理模块对数据进行标准化处理的方式，包括：
10.根据权利要求1所述的一种数据接口用接收数据分析判断系统，其特征在于：所述数据预处理模块对数据进行清洗的方式，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种数据接口用接收数据分析判断系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种数据接口用接收数据分析判断系统，其特征在于：所述数据类型包括结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据；所述数据格式包括文本格式、数值格式、图像格式、音频格式和视频格式；所述数据完整性包括数据的缺失情况、冗余情况和数据间的关联性；所述数据时效性包括数据的接收时间、处理时间和数据的更新频率；所述数据质量维度包括数据的准确性、一致性、可信度和可用性。
3.根据权利要求1所述的一种数据接口用接收数据分析判断系统，其特征在于，奖励函数的组成要素包括准确性奖励、处理效率奖励、稳定性奖励、误报惩罚和漏报惩罚：
4.根据权利要求3所述的一种数据接口用接收数据分析判断系统，其特征在于，获取数据分析判断模型训练数据的方法包括：通过数据接口实时接收来自多个数据源的实际传输数据；对这些实际数据进行预处理和特征提取，得到数据的特征表示；结合预设的分析规则和判断标准，对提取的特征执行模拟的分析和判断动作，并计算对应的即时奖励；将数据的特征表示、模拟的分析和判断动作以及即时奖励组合成特征-动作-奖励元组，作为数据分析判断模型的初步训练数据。
5.根据权利要求4所述的一种数据接口用接收数据分析判断系统，其特征在于：从数据仓库或...
【专利技术属性】
技术研发人员：张野，陈飞，罗志阳，
申请(专利权)人：北京元点未来科技有限公司，
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。