CN111311190A - 一种便于数据收集的实验数据管理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种便于数据收集的实验数据管理方法,具体包括以下步骤:步骤S1:建立实验项目;步骤S2:实验流程管理;步骤S3:制定实验标准;步骤S4:管理实验资源;步骤S5:管理实验数据;步骤S6:管理数据模型;步骤S7:分析数据处理的数据;步骤S8:数据挖掘和决策支撑;针对实验目的进行实验任务的定义,并将任务进行分解,将分解后的任务进行相应的资源配置,并记录好资源使用周期,提供实验流程定制、实验流程执行、实验流程监控、立式实验流程查询和实验相关数据等功能,同时可以随时构造工作流程的可视化工具管理与实验相关的所有资源信息,管理实验过程中采集到的所有数据以及手工录入的所有数据。
Description
技术领域
本发明涉及实验数据管理技术领域,具体涉及一种便于数据收集的实验数据管理方法。
背景技术
实验数据是指在实验中控制实验对象而搜集到的变量的数据。搜集数据的另一类方法是通过实验,在实验中控制一个或多个变量,在有控制的条件下得到观测结果。
在这种工作方式下,实验数据的收集会占用大量人力物力。一方面所有数据手工记录在纸质表格中,花费大量的时间和精力,计算书写容易发生更多的错误,对纸张的消耗也很大;另一方面是对实验数据的运用不便,通过电话报告时间延误,不能实时指导生产,也容易报告错误。此外,在实验数据追溯中,需要一张张查阅原始记录,重新调取很不方便,也不便于数据的分析。与目前企业要求提质增效的大环境不合时宜。
因此,亟需一张便于收集便于查阅便于对比的实验数据的信息化管理方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种便于数据收集的实验数据管理方法,通过针对实验目的进行实验任务的定义,并将任务进行分解,将分解后的任务进行相应的资源配置,并记录好资源使用周期,在实验开始之前提供实验流程定制、实验流程执行、实验流程监控、立式实验流程查询和实验相关数据等功能,根据相关的实验标准,管理与实验相关的所有资源信息,并在管理实验过程中采集到的所有数据以及手工录入的所有数据,包括原始测量实验数据、过程测量数据、实验结果数据、实验分析数据、异常数据、多媒体实验数据等,另外实验任务书、实验大纲、实验报告等文档也是管理系统(TDM)的管理目标,实现动态建库,提供数据分析绘图功能能够实现各种常用的曲线图、柱状图、饼图、云图、等高线图等绘图方法,提高实验设计能力,并对技术决策提供支持,全面管理实验周期中的故障信息和故障解决方案,以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种便于数据收集的实验数据管理方法,具体包括以下步骤:
步骤S1:建立实验项目:针对实验目的进行实验任务的定义,并将任务进行分解,将分解后的任务进行相应的资源配置,并记录好资源使用周期,从而建立实验评估系统,有基础平台的对应数据分析得出现有实验的实验报告,确定实验项目的可执行性,基础平台为实验数字化管理平台,其内容包括:模型管理、权限管理、导入/导出、Web浏览、数据分析、报告生成、扩展接口、流程管理、日志管理和数据安全;
步骤S2:实验流程管理:提供实验流程定制、实验流程执行、实验流程监控、立式实验流程查询和实验相关数据等功能,可以随时定制所需的工作流程,如实验准备工作流程、实验文档审批流程、数据质量控制流程等,同时可以随时构造工作流程的可视化工具;
步骤S3:制定实验标准:具有相关实验标准(国标、行业标准及单位标淮)的目录清单及文件管理功能在实验过程中可以很方便地提取并查看相关标准文件并可结合单位管理程序文件中确定的各种流程来进行流程设计;
步骤S4:管理实验资源:管理与实验相关的所有资源信息,主要包括实验设备、实验原料、实验环境数据、实验件信息、实验设备及测试设备量值溯源信息、实验人员信息、计量数据等;
步骤S5:管理实验数据:管理实验过程中采集到的所有数据以及手工录入的所有数据,包括原始测量实验数据、过程测量数据、实验结果数据、实验分析数据、异常数据、多媒体实验数据等,另外实验任务书、实验大纲、实验报告等文档也是管理系统(TDM)的管理目标,其中需要对数据进行权限设置,将TDM应用服务器、数据库、文件传输中间件等一切相关服务器都设定同一的权限,整个权限管理体系包括收集数据源、数据采集、数据整合、展现工具、应用功能和门户集成;
步骤S6:管理数据模型:实现动态建库,允许用户动态建立及维护数据库模型,并能够灵活地定义数据之间的关联关系,定义多级数据校验条件和规则,并进行自数据校验,效验系统包括实验故障管理,主要管理实验过程中的故障信息,包括实验设备和实验方法等产生的故障信息,以及对这些故障的解决方案,方便以后遇到同类故障的快速解决;
步骤S7:分析数据处理的数据:提供数据分析绘图功能能够实现各种常用的曲线图、柱状图、饼图、云图、等高线图等绘图方法;提供原始数据回放、曲线裁剪、图形缩放、数据截取、曲线求和等各种专业数据处理方法;提供算法集成功能,可以集成各种第三方算法和自己编制的算法;通过扩展机制可以不断把所需的算法丰富到系统平台中满足实际工作的需要。数据处理分析功能可以便捷定位数据并快速完成数据分析处理操作,提高工作效率;
步骤S8:数据挖掘和决策支撑:提供数据挖掘功能,从大量的实验数据中抽取潜在的有用信息、模式和趋势,在立式实验数据的经验挤出上探索新的实验规律,提高实验设计能力,并对技术决策提供支持。
其中,所述步骤S1中,实验评估系统,包括实验设计、实验准备、实验实施、数据获取、实验报告和经验知识六大部分;基础平台为实验数字化管理平台,可实现现有实验项目和基础实验项目的实时对比,保证数据的独立性。
其中,所述步骤S6中,实验故障管理内容包括:故障现象:记录实验故障现象,包括信息描述、图片等;故障数据:存储故障数据;故障分析:记录专家分析;故障解决方案:记录解决方案。
其中,所述步骤S6中,动态建库实现了对实验成果数据的动态存储和管理,可完成属性数据输入、航测数据建库、航测数据更新、数据记录修改、属性结构修改、数据查询检索等功能。
其中,所述步骤S7中的,算法集成功能,是通过将多个单个的学习器集成在一起,使它们共同完成学习任务,也被称为“多分类系统”,其思想是使用一些不同的方法改变原始训练样本的分布,从而构建多个不同的分类器,并将这些分类器线性组合得到一个更强大的分类器,来做最后的决策,集成模型是一种能在各种机器学习任务上提高准确率的强有力技术,集成算法往往是很关键的一步,能够很好提升算法的性能,单个分类器的分类可能会出错,但是多个分类器进行投票就可以变的可靠。
综上所述,由于采用了上述技术,本发明的有益效果是:
本发明中,针对实验目的进行实验任务的定义,并将任务进行分解,将分解后的任务进行相应的资源配置,并记录好资源使用周期,便于对实验数据进行查询和复查,建立实验评估系统,有基础平台的对应数据分析得出现有实验的实验报告,确定实验项目的可执行性。
本发明中,提供实验流程定制、实验流程执行、实验流程监控、立式实验流程查询和实验相关数据等功能,可以随时定制所需的工作流程。
本发明中,管理实验过程中,可采集到的所有数据以及手工录入的所有数据,包括原始测量实验数据、过程测量数据、实验结果数据、实验分析数据、异常数据、多媒体实验数据等,对数据进行权限设置,将TDM应用服务器、数据库、文件传输中间件等一切相关服务器都设定同一的权限,整个权限管理体系包括收集数据源、数据采集、数据整合、展现工具、应用功能和门户集成。
本发明中,实现流入动态建库,允许用户动态建立及维护数据库模型,并能够灵活地定义数据之间的关联关系,定义多级数据校验条件和规则,并进行自数据校验。
附图说明
图1为本发明的工作流程示意框图;
图2为本发明的实验资源内容框图;
图3为本发明的基础平台内容框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-3,一种便于数据收集的实验数据管理方法,具体包括以下步骤:
步骤S1:建立实验项目:针对实验目的进行实验任务的定义,并将任务进行分解,将分解后的任务进行相应的资源配置,并记录好资源使用周期,从而建立实验评估系统,有基础平台的对应数据分析得出现有实验的实验报告,确定实验项目的可执行性,基础平台为实验数字化管理平台,其内容包括:模型管理、权限管理、导入/导出、Web浏览、数据分析、报告生成、扩展接口、流程管理、日志管理和数据安全;
步骤S2:实验流程管理:提供实验流程定制、实验流程执行、实验流程监控、立式实验流程查询和实验相关数据等功能,可以随时定制所需的工作流程,如实验准备工作流程、实验文档审批流程、数据质量控制流程等,同时可以随时构造工作流程的可视化工具;
步骤S3:制定实验标准:具有相关实验标准(国标、行业标准及单位标淮)的目录清单及文件管理功能在实验过程中可以很方便地提取并查看相关标准文件并可结合单位管理程序文件中确定的各种流程来进行流程设计;
步骤S4:管理实验资源:管理与实验相关的所有资源信息,主要包括实验设备、实验原料、实验环境数据、实验件信息、实验设备及测试设备量值溯源信息、实验人员信息、计量数据等;
步骤S5:管理实验数据:管理实验过程中采集到的所有数据以及手工录入的所有数据,包括原始测量实验数据、过程测量数据、实验结果数据、实验分析数据、异常数据、多媒体实验数据等,另外实验任务书、实验大纲、实验报告等文档也是管理系统(TDM)的管理目标,其中需要对数据进行权限设置,将TDM应用服务器、数据库、文件传输中间件等一切相关服务器都设定同一的权限,整个权限管理体系包括收集数据源、数据采集、数据整合、展现工具、应用功能和门户集成;
步骤S6:管理数据模型:实现动态建库,允许用户动态建立及维护数据库模型,并能够灵活地定义数据之间的关联关系,定义多级数据校验条件和规则,并进行自数据校验,效验系统包括实验故障管理,主要管理实验过程中的故障信息,包括实验设备和实验方法等产生的故障信息,以及对这些故障的解决方案,方便以后遇到同类故障的快速解决;
步骤S7:分析数据处理的数据:提供数据分析绘图功能能够实现各种常用的曲线图、柱状图、饼图、云图、等高线图等绘图方法;提供原始数据回放、曲线裁剪、图形缩放、数据截取、曲线求和等各种专业数据处理方法;提供算法集成功能,可以集成各种第三方算法和自己编制的算法;通过扩展机制可以不断把所需的算法丰富到系统平台中满足实际工作的需要。数据处理分析功能可以便捷定位数据并快速完成数据分析处理操作,提高工作效率;
步骤S8:数据挖掘和决策支撑:提供数据挖掘功能,从大量的实验数据中抽取潜在的有用信息、模式和趋势,在立式实验数据的经验挤出上探索新的实验规律,提高实验设计能力,并对技术决策提供支持。
较佳的,所述步骤S1中,实验评估系统,包括实验设计、实验准备、实验实施、数据获取、实验报告和经验知识六大部分;基础平台为实验数字化管理平台,可实现现有实验项目和基础实验项目的实时对比,保证数据的独立性。
较佳的,所述步骤S6中,实验故障管理内容包括:故障现象:记录实验故障现象,包括信息描述、图片等;故障数据:存储故障数据;故障分析:记录专家分析;故障解决方案:记录解决方案。
较佳的,所述步骤S6中,动态建库实现了对实验成果数据的动态存储和管理,可完成属性数据输入、航测数据建库、航测数据更新、数据记录修改、属性结构修改、数据查询检索等功能。
较佳的,所述步骤S7中的,算法集成功能,是通过将多个单个的学习器集成在一起,使它们共同完成学习任务,也被称为“多分类系统”,其思想是使用一些不同的方法改变原始训练样本的分布,从而构建多个不同的分类器,并将这些分类器线性组合得到一个更强大的分类器,来做最后的决策,集成模型是一种能在各种机器学习任务上提高准确率的强有力技术,集成算法往往是很关键的一步,能够很好提升算法的性能,单个分类器的分类可能会出错,但是多个分类器进行投票就可以变的可靠。
综上所述,本发明针对实验目的进行实验任务的定义,并将任务进行分解,将分解后的任务进行相应的资源配置,并记录好资源使用周期,在实验开始之前提供实验流程定制、实验流程执行、实验流程监控、立式实验流程查询和实验相关数据等功能,根据相关的实验标准,管理与实验相关的所有资源信息,并在管理实验过程中采集到的所有数据以及手工录入的所有数据,包括原始测量实验数据、过程测量数据、实验结果数据、实验分析数据、异常数据、多媒体实验数据等,另外实验任务书、实验大纲、实验报告等文档也是管理系统(TDM)的管理目标,实现动态建库,提供数据分析绘图功能能够实现各种常用的曲线图、柱状图、饼图、云图、等高线图等绘图方法,提高实验设计能力,并对技术决策提供支持。
最后应说明的是:以上所述仅为优选实施例而已,并不用于限制本发明,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来说,依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换,在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种便于数据收集的实验数据管理方法,其特征在于:具体包括以下步骤:
步骤S1:建立实验项目:针对实验目的进行实验任务的定义,并将任务进行分解,将分解后的任务进行相应的资源配置,并记录好资源使用周期,从而建立实验评估系统,有基础平台的对应数据分析得出现有实验的实验报告,确定实验项目的可执行性,基础平台为实验数字化管理平台,其内容包括:模型管理、权限管理、导入/导出、Web浏览、数据分析、报告生成、扩展接口、流程管理、日志管理和数据安全;
步骤S2:实验流程管理:提供实验流程定制、实验流程执行、实验流程监控、立式实验流程查询和实验相关数据等功能,可以随时定制所需的工作流程,如实验准备工作流程、实验文档审批流程、数据质量控制流程等,同时可以随时构造工作流程的可视化工具;
步骤S3:制定实验标准:具有相关实验标准(国标、行业标准及单位标淮)的目录清单及文件管理功能在实验过程中可以很方便地提取并查看相关标准文件并可结合单位管理程序文件中确定的各种流程来进行流程设计;
步骤S4:管理实验资源:管理与实验相关的所有资源信息,主要包括实验设备、实验原料、实验环境数据、实验件信息、实验设备及测试设备量值溯源信息、实验人员信息、计量数据等;
步骤S5:管理实验数据:管理实验过程中采集到的所有数据以及手工录入的所有数据,包括原始测量实验数据、过程测量数据、实验结果数据、实验分析数据、异常数据、多媒体实验数据等,另外实验任务书、实验大纲、实验报告等文档也是管理系统(TDM)的管理目标,其中需要对数据进行权限设置,将TDM应用服务器、数据库、文件传输中间件等一切相关服务器都设定同一的权限,整个权限管理体系包括收集数据源、数据采集、数据整合、展现工具、应用功能和门户集成;
步骤S6:管理数据模型:实现动态建库,允许用户动态建立及维护数据库模型,并能够灵活地定义数据之间的关联关系,定义多级数据校验条件和规则,并进行自数据校验,效验系统包括实验故障管理,主要管理实验过程中的故障信息,包括实验设备和实验方法等产生的故障信息,以及对这些故障的解决方案,方便以后遇到同类故障的快速解决;
步骤S7:分析数据处理的数据:提供数据分析绘图功能能够实现各种常用的曲线图、柱状图、饼图、云图、等高线图等绘图方法;提供原始数据回放、曲线裁剪、图形缩放、数据截取、曲线求和等各种专业数据处理方法;提供算法集成功能,可以集成各种第三方算法和自己编制的算法;通过扩展机制可以不断把所需的算法丰富到系统平台中满足实际工作的需要,数据处理分析功能可以便捷定位数据并快速完成数据分析处理操作,提高工作效率;
步骤S8:数据挖掘和决策支撑:提供数据挖掘功能,从大量的实验数据中抽取潜在的有用信息、模式和趋势,在立式实验数据的经验挤出上探索新的实验规律,提高实验设计能力,并对技术决策提供支持。
2.根据权利要求1所述的一种便于数据收集的实验数据管理方法,其特征在于:所述步骤S1中,实验评估系统,包括实验设计、实验准备、实验实施、数据获取、实验报告和经验知识六大部分;基础平台为实验数字化管理平台,可实现现有实验项目和基础实验项目的实时对比,保证数据的独立性。
3.根据权利要求1所述的一种便于数据收集的实验数据管理方法,其特征在于:所述步骤S6中,实验故障管理内容包括:故障现象:记录实验故障现象,包括信息描述、图片等;故障数据:存储故障数据;故障分析:记录专家分析;故障解决方案:记录解决方案。
4.根据权利要求1所述的一种便于数据收集的实验数据管理方法,其特征在于:所述步骤S6中,动态建库实现了对实验成果数据的动态存储和管理,可完成属性数据输入、航测数据建库、航测数据更新、数据记录修改、属性结构修改、数据查询检索等功能。
5.根据权利要求1所述的一种便于数据收集的实验数据管理方法,其特征在于:所述步骤S7中的,算法集成功能,是通过将多个单个的学习器集成在一起,使它们共同完成学习任务,也被称为“多分类系统”,其思想是使用一些不同的方法改变原始训练样本的分布,从而构建多个不同的分类器,并将这些分类器线性组合得到一个更强大的分类器,来做最后的决策,集成模型是一种能在各种机器学习任务上提高准确率的强有力技术,集成算法往往是很关键的一步,能够很好提升算法的性能,单个分类器的分类可能会出错,但是多个分类器进行投票就可以变的可靠。
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