CN108734617A - 一种智能市政工程造价资料存储系统 - Google Patents

Abstract

本发明属于智能存储系统技术领域，公开了一种智能市政工程造价资料存储系统，设置有连接头，所述连接头通过内部数据线连接数据处理装置，所述数据处理装置直接连接储存装置，所述数据处理装置与储存装置组成智能储存系统，所述储存装置前端镶嵌有控制开关，所述储存装置上方镶嵌有指示灯，所述储存装置内部镶嵌有物理硬盘，所述数据处理装置包括存储网络、前端、缓存、后端，该发明能够智能的识别并对数据做出智能的处理，从而确定是否将数据储存在物理硬盘中，有效的解决了传统资料存储系统无过滤储存为存储装置带来混乱的不便。

Description

一种智能市政工程造价资料存储系统

技术领域

本发明属于智能存储系统技术领域，尤其涉及一种智能市政工程造价资料存储系统

背景技术

市政是指在城市区、镇规划建设范围内设置、基于政务责任和义务为居民提供有偿或无偿公共产品或设施，城市生活配套的各种公共基础设施都属于市政工程，因此市政工程造价的资料的种类与数量繁多，需要主机存储的信息量较大，影响主机的工作效率，传统的存储系统无法为主机的工作减轻负担，间接的降低了工作人员的效率。

综上所述，现有技术存在的问题是：传统的存储系统无法处理较大的信息量，增加了主机的负担。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种智能市政工程造价资料存储系统。

本发明是这样实现的，一种智能市政工程造价资料存储系统包括：存储装置、指示灯、控制开关、处理装置、数据线、连接头、存储网络、前端、缓存、后端、物理硬盘。

所述连接头通过内部数据线连接在处理装置上，所述处理装置直接卡接在存储装置上，所述连接头连接有存储网络，所述存储网络通过内部数据线连接在前端，所述前端通过内部数据线连接缓存，所述缓存通过内部数据线连接后端，所述后端通过内部数据线连接存储装置的物理硬盘，所述物理硬盘直接卡接在存储装置的内部。

进一步，所述指示灯镶嵌在存储装置的上方。

进一步，所述控制开关镶嵌在存储装置的前端。

进一步，连接头另一端连接有用于进行存储数据采集的数据采集模块；

数据采集模块包括划分调查模块和数据整理模块；

划分调查模块，用于明确调查范围，在数据库服务器选取需存储的造价资料进行调查取样；

数据整理模块，用于对各种取样数据进行相关数据整理，再通过有关报告进行补漏，保证对需存储的数据整理的准确性、完整性。

进一步，处理装置包括有信息分类模块，用于对接收到的市政工程造价资料数据进行分类，所述信息分类模块采用支持向量机的快速分类算法，具体包括：

给定训练样本集{(x_i，y_i），i＝1，2，···，l}，x_i∈R^d，y_i∈{-1，+1},引进从输入空间Rn到希尔伯特(Hilbert)空间H的变换：

然后在Hilbert空间H中构造原始问题：

结束条件：

采用Lagrange乘子法求解公式(1)，得到的对偶问题为：

结束条件：

其中K(x_i，x_j)为核函数：

通过求解上述对偶问题得最优解α^*＝(α₁ ^*，···，α_l ^*T，选取α*的一个正分量0＜α_j*＜C，并据此计算阙值

b^*＝y_j-∑y_iα_i ^*K(x_i，x_j)， (5)

最后构造决策函数

给定两个样本x₁，x₂∈R^N,则两样本之间的距离可以表示为d(x₁，x₂),表示样本x_l的第i个分量,在线性的情况下,两样本之间的距离定义如下：

在非线性情况下,两样本之间的距离定义如下：

其中为将原空间中向量x映射到高维向量空间中所对应的向量， 为核函数；

假设一类样本为x_1i，i＝1，…，l，另一类样本为x_2j，j＝1，…，m，d(x_1i，x_2j)表示第一类中的第i个样本到第二类中的第j个样本的距离，则对每一个i值，d_i＝mind(x_1i,x_2j)(j＝1,2,···，m)，所对应的向量x_2j就是第二类样本的一个边界向量；

对原始样本通过距离筛选,得到l个由相对边界向量过程的初始训练样本(x₁，y₁)，···，(x_l，y_l)，其中x_i∈Rⁿ，i＝1，···，l，y_i∈{-1，1}是样本x_i所属的类别,m为训练样本的类数目,设第k个支持向量机的训练样本集合为X＝{(x_i，y_i)|y_i≥k}，得

约束条件：

转化为其对偶问题进行求解：

得到其对应的决策函数为：

本发明的优点及积极效果为：通过数据采集模块进行数据划分和整理，然后通过处理装置中的信息分类模块进行分类保存，减轻了主机处理数据存储任务的负担，该发明能够解决互操作性，其组件可用性能力强，并且能够有效的保护数据安全，在降低网络与设备复杂性的同时，还能够保证在数据传输期间的可靠性与安全性，在各个层次的传输与存储上都有数据保护功能。

附图说明

图1是本发明实施例提供的智能市政工程造价资料存储系统外部结构示意图；

图2是本发明实施例提供的智能市政工程造价资料存储系统内部结构示意图；

图中：1、存储装置；2、指示灯；3、控制开关；4、处理装置；5、数据线；6、连接头；7、存储网络；8、前端；9、缓存；10、后端；11、物理硬盘。

具体实施方式

为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。

下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。

一种智能市政工程造价资料存储系统设置有：存储装置1、指示灯2、控制开关3、处理装置4、数据线5、连接头6、存储网络7、前端8、缓存9、后端10、物理硬盘11。

所述连接头6通过内部数据线连接在处理装置4上，所述处理装置4直接卡接在存储装置1上，所述连接头6连接有存储网络7，所述存储网络7通过内部数据线连接在前端8，所述前端8通过内部数据线连接缓存9，所述缓存9通过内部数据线连接后端10，所述后端10通过内部数据线连接存储装置1的物理硬盘11，所述物理硬盘11直接卡接在存储装置1的内部，指示灯2镶嵌在存储装置1的上方，控制开关3镶嵌在存储装置1的前端。

连接头另一端连接有用于进行存储数据采集的数据采集模块；

数据采集模块包括划分调查模块和数据整理模块；

划分调查模块，用于明确调查范围，在数据库服务器选取需存储的造价资料进行调查取样；

数据整理模块，用于对各种取样数据进行相关数据整理，再通过有关报告进行补漏，保证对需存储的数据整理的准确性、完整性。

进一步，处理装置包括有信息分类模块，用于对接收到的市政工程造价资料数据进行分类，所述信息分类模块采用支持向量机的快速分类算法，具体包括：

给定训练样本集{(x_i，y_i)，i＝1，2，···，l}，x_i∈R^d，y_i∈{-1，+1},引进从输入空间Rn到希尔伯特(Hilbert)空间H的变换：

然后在Hilbert空间H中构造原始问题：

结束条件：

采用Lagrange乘子法求解公式(1)，得到的对偶问题为：

结束条件：

其中K(x_i，x_j)为核函数：

通过求解上述对偶问题得最优解α^*＝(α₁ ^*，···，α_l ^*)^T，选取α*的一个正分量0＜α_j*＜C，并据此计算阙值

b^*＝y_j-∑y_iα_i ^*K(x_i，x_j)， (5)

最后构造决策函数

给定两个样本x₁，x₂∈R^N,则两样本之间的距离可以表示为d(x₁，x₂),表示样本x_l的第i个分量,在线性的情况下,两样本之间的距离定义如下：

在非线性情况下,两样本之间的距离定义如下：

其中为将原空间中向量x映射到高维向量空间中所对应的向量， 为核函数；

假设一类样本为x_1i，i＝1，…，l，另一类样本为x_2j，j＝1，…，m，d(x_1i，x_2j)表示第一类中的第i个样本到第二类中的第j个样本的距离，则对每一个i值，d_i＝mind(x_1i,x_2j)(j＝1,2,···，m)，所对应的向量x_2j就是第二类样本的一个边界向量；

对原始样本通过距离筛选,得到l个由相对边界向量过程的初始训练样本(x₁，y₁)，···，(x_l，y_l)，其中x_i∈Rⁿ，i=1，···，l，y_i∈{-1，1}是样本x_i所属的类别,m为训练样本的类数目,设第k个支持向量机的训练样本集合为X＝{(x_i，y_i)|y_i≥k}，得

约束条件：

转化为其对偶问题进行求解：

得到其对应的决策函数为：

通过控制开关3打开存储系统，通过连接头6连接到电脑主机，来自主机的I/O请求首先到达前端8端口，然后经过缓存9和后端10的数据分析与处理，最后在物理硬盘11存储或获取数据，如若被请求的数据已经被保存在缓存9中，那么请求直接可以在缓存9中完成，所述指示灯2能够表示智能存储系统在正常的工作。

以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。

Claims (5)

1.一种智能市政工程造价资料存储系统，其特征在于，所述智能市政工程造价资料存储系统设置有：

连接头；

所述连接头通过内部数据线连接在处理装置上，所述处理装置直接卡接在存储装置上，所述连接头连接有存储网络，所述存储网络通过内部数据线连接在前端，所述前端通过内部数据线连接缓存，所述缓存通过内部数据线连接后端，所述后端通过内部数据线连接存储装置的物理硬盘，所述物理硬盘直接卡接在存储装置的内部。

2.如权利要求1所述的智能市政工程造价资料存储系统，其特征在于，所述指示灯镶嵌在存储装置的上方。

3.如权利要求1所述智能市政工程造价资料存储系统，其特征在于，所述控制开关镶嵌在存储装置的前端。

4.如权利要求1所述的智能市政工程造价资料存储系统，其特征在于，连接头另一端连接有用于进行存储数据采集的数据采集模块；

数据采集模块包括划分调查模块和数据整理模块；

划分调查模块，用于明确调查范围，在数据库服务器选取需存储的造价资料进行调查取样；

数据整理模块，用于对各种取样数据进行相关数据整理，再通过有关报告进行补漏，保证对需存储的数据整理的准确性、完整性。

5.如权利要求4所述的智能市政工程造价资料存储系统，其特征在于，处理装置包括有信息分类模块，用于对接收到的市政工程造价资料数据进行分类，所述信息分类模块采用支持向量机的快速分类算法，具体包括：

给定训练样本集{(x_i，y_i)，i＝1，2，…，l}，x_i∈R^d，y_i∈{-1，+1},引进从输入空间Rn到希尔伯特(Hilbert)空间H的变换：

然后在Hilbert空间H中构造原始问题：

结束条件：

采用Lagrange乘子法求解公式(1)，得到的对偶问题为：

结束条件：

其中K(x_i，x_j)为核函数：

通过求解上述对偶问题得最优解α^*＝(α₁ ^*，…，α_l ^*)^T，选取α*的一个正分量0＜α_j*＜C，并据此计算阙值

b^*＝y_j-∑y_iα_i ^*K(x_i，x_j)， (5)

最后构造决策函数

给定两个样本x₁，x₂∈R^N,则两样本之间的距离可以表示为d(x₁，x₂),表示样本x_l的第i个分量,在线性的情况下,两样本之间的距离定义如下：

在非线性情况下,两样本之间的距离定义如下：

其中为将原空间中向量x映射到高维向量空间中所对应的向量， 为核函数；

假设一类样本为x_1i，i＝1，…，l，l，另一类样本为x_2j，j＝1，…，m，d(x_1i，x_2j)表示第一类中的第i个样本到第二类中的第j个样本的距离，则对每一个i值，d_i＝mind(x_1i,x_2j)(j＝1,2,…，m)，所对应的向量x_2j就是第二类样本的一个边界向量；

对原始样本通过距离筛选,得到l个由相对边界向量过程的初始训练样本(x₁，y₁)，…，(x_l，y_l)，其中x_i∈Rⁿ，i＝1，…，l，yi∈{-1，1}是样本x_i所属的类别,m为训练样本的类数目,设第k个支持向量机的训练样本集合为X＝{(x_i，y_i)|y_i≥k}，得

约束条件：

转化为其对偶问题进行求解：

得到其对应的决策函数为：