CN111950922A - 一种基于多源数据交互分析的装备经济数据评估方法 - Google Patents

Abstract

一种基于多源数据交互分析的装备经济数据评估方法，该方法根据海量装备经济数据的评估分析需要，通过构建标准化装备结构模型，生成多维度数据评估分析对象，根据装备寿命周期费用评估的实际需要，基于多源经济数据资源库进行信息搜索与对比分析，实现灵活的实时在线交互分析。该方法能够广泛地应用于各类型装备的经济性分析与评估过程，有效地解决多维经济数据的结构化分析建模与交互式评估分析问题，减轻了评估分析人员对原始数据分析操作的复杂度及工作量，实现了装备经济数据评估分析的高效处理方法与通用化系统设计。

Description

一种基于多源数据交互分析的装备经济数据评估方法

技术领域

本发明涉及装备数据分析评估技术领域，特别是一种基于多源数据交互分析的装备经济数据评估方法。

背景技术

在装备智能制造的新技术变革趋势下，对传统装备制造过程的数字化成本管理成为当前产业升级以及未来工业4.0发展过程至关重要的环节。在装备制造生产的传统过程中，产品技术设计与经济设计相割裂，经济性分析与设计与数字化生产过程脱节，导致大型装备的投资管理、成本控制、费用管理迟迟不能跟上产业发展需要。随着智能制造和数字化产线的升级，产生大量设计和生产数据，充分利用新生数据资源为装备经济分析、成本管理及投资评估提供精细化管理支撑，有效解决军用装备制造领域中重大复杂装备型号建设任务的经费管理问题。

装备经济性分析与评估已持续开展很多年，但受限于信息数据孤岛及数据管理水平的差异，导致装备设计生产数据难以直接应用于装备经济分析工作过程。同时历史装备建设数据未能形成结构化标准，不同类型装备数据难以有效集成应用，同一类型装备不同建设时期的费用结构标准不同，导致历史数据难以再次利用，新装备建设对历史资源的利用效率极低。

装备寿命周期费用评估，依赖于对装备跨寿命周期不同阶段数据的持续积累和再加工过程，建立一套通用化的数据集成处理模型，可对长时期跨度下的数据资源进行集中整合，是满足数据资源开发的基本要求；同时要适应不同层级、不同颗粒度的数据内容的兼容性和包容性。

装备经济数据分析评估工作的发展趋势，由传统的基于模型的粗粒度估算，逐步发展到越来越注重精细化评估的工程数据精算，对经济性分析评估现场工作更是提出在线实时数据分析与探查的能力需求。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种通过构建标准化装备结构模型，生成多维度数据评估分析对象，根据装备寿命周期费用评估的实际需要，基于多源经济数据资源库进行信息搜索与对比分析，实现灵活的实时在线交互分析的基于多源数据交互分析的装备经济数据评估方法。

本发明所要解决的技术问题是通过以下的技术方案来实现的。本发明是一种基于多源数据交互分析的装备经济数据评估方法，该方法包括以下步骤：

（1）对分析源数据开展数据整理，根据元数据和数据标准，对数据集合开展数据质量评估，对非标准数据进行数据转换处理，对非法或异常数据进行检测、提取与标记；

（2）基于历史装备数据的分析挖掘，构建不同类型装备的标准化结构模型；

（3）基于装备结构模型对原始数据进行结构化匹配，生成面向装备费用分解结构的评估分析对象数据集合；

（4）基于多源经济数据资源库的信息搜索，对装备不同层级部件单元的费用结构、历史价格、单价支撑进行比对、分析与评估；

（5）面向装备寿命周期费用评估，从装备寿命周期阶段、装备结构、费用结构多个维度，构建多维度数据模型，实现对多维数据集合的维度切片、维度旋转、上卷下钻实时在线交互分析。

本发明所要解决的技术问题还可以通过以下的技术方案来进一步实现，对于以上所述的基于多源数据交互分析的装备经济数据评估方法，在步骤（1）中，对分析源数据的数据质量评估步骤如下：

首先，基于数据标准的规则定义对不同数据字段的数据类型与格式进行校验，基于已知数据关联规则定义，系统自动进行数据交叉验证，对数据完备性、数据一致性、数据有效性进行评估分析，数据质量评估的校验规则包括以下内容：

（a）数值类型、时间类型、枚举类型、文本类型的数据类型与格式规则校验；

（b）数据明细项汇总计算与数据合计数值的一致性校验；

（c）跨表数据引用计算的关联数据完备性校验；

（d）装备经济数据中数量与单价与其相关支撑材料的有效性校验；

（e）对隐含数据关联的数据计算与对比校验；

最后，将评估分析结果，按照问题分类、数据分类多个维度进行汇总统计，生成与展示评估结果报告，同时存储到数据质量评估结果库中。

本发明所要解决的技术问题还可以通过以下的技术方案来进一步实现，对于以上所述的基于多源数据交互分析的装备经济数据评估方法，在步骤（1）中，对分析源数据的数据标准化整理步骤如下：

首先，依据装备经济数据特征，对装备组成结构数据、性能指标数据、费用结构数据的内容与格式进行整理与转换，处理规则主要包括以下内容：

（a）将时间格式转换为标准化统一格式转换；

（b）将费用数据格式转换为以“元”为单位，数据精度统一转换到小数点后2位；

（c）浮点数值的标准化精度统一转换；

（d）文本类型数据中非法字符校验与统一替换；

（e）数据类型的合法性校验与数据异常统一标记；

（f）数据明细汇总计算差异的重新汇总计算与数据差异标记；

（g）关联性数据反算验证与数据差异标记；

（h）支撑材料中关键词搜索与差异性标记；

最后，将处理后数据集合存储在数据库系统中，生成版本控制标识，对于转换、变更、标记的数据项，生成面向数据单元的溯源链表，对数据血缘和数据版本进行统一管理。

本发明所要解决的技术问题还可以通过以下的技术方案来进一步实现，对于以上所述的基于多源数据交互分析的装备经济数据评估方法，在步骤（2）中，基于历史装备数据分析挖掘的多类型装备标准化结构模型构建步骤如下：

(2.1) 建立多类型装备组成结构模板集

根据不同类型装备结构特征，基于装备大类设置通用化的结构模板，适应装备大类下不同细分类型装备的共性结构特征；装备组成结构模板包括以下内容：

（a）装备平台类型分类，包括航空器、航天器、舰艇和船舶、坦克、装甲车、导弹和导弹系统、车辆的装备平台；

（b）装备组成结构树，包括结构单元编码、父级节点编码、母型装备、性能指标、上装数量；

(2.2) 装备型号分类分析

根据历史装备数据，提取装备分类信息，将历史装备数据归集到装备大类中，完成历史数据的装备型号初始分类过程，基于装备型号数据内容提取装备分类特征，完成装备型号聚类评估。装备型号分类所提取的数据特征包括以下内容：

（a）从装备名称中提取包含装备类型的名词或特征，包括装备名称中所包含装备类型和名称关键词；

（b）母型装备信息的分类特征提取，包括母型装备所属装备大类、母型装备名称类型特征、母型装备系统组成结构；

（c）性能指标特征提取，包括主要参数名称特征、参数组合特征；

装备组成结构特征提取，包括一级系统名称关键词、一级系统组合特征、二级系统名称关键词、二级系统组合特征、系统价格区间。

（3）装备组成结构标准构建

基于历史装备型号数据的特征提取，对历史装备型号进行聚类分析，通过训练集的迭代训练与优化，最终针对不同装备大类筛选出合适的特征集合构建聚类评估模型。最后基于全量历史装备数据，完成装备分类分析，提取出相同分类下装备组成结构共性部分，构建细分类型下的装备组成结构标准。

本发明所要解决的技术问题还可以通过以下的技术方案来进一步实现，对于以上所述的基于多源数据交互分析的装备经济数据评估方法，在步骤（3）中，基于装备结构模型对数据评估对象的原始数据集进行结构化匹配，生成面向装备费用分解结构的评估分析数据集合，数据结构化处理步骤如下：

（a）装备类型评估

提取原始数据中装备分类特征，完成对装备大类的分类评定，通过聚类分析对该装备进行细分类型评定；

（b）装备组成结构映射

针对原始数据中装备组成结构，与装备分类下的装备组成结构标准进行对比分析，实现装备组成结构映射；

（c）装备数据结构化重载

基于装备组成结构映射关系，对原始数据的结构层级进行重组，按照标准组成结构重载所有装备系统数据；在此基础上，进一步按照成本结构进行经济数据组织，生成面向装备费用分解结构的评估分析数据集合。

本发明所要解决的技术问题还可以通过以下的技术方案来进一步实现，对于以上所述的基于多源数据交互分析的装备经济数据评估方法，在步骤（4）中，基于多源经济数据资源库的信息搜索，对装备不同层级部件单元的费用结构、历史价格、单价支撑的信息进行比对、分析与评估，具体评估分析过程如下：

（4.1）结构单元价格一致性评估

对该装备系统组成结构范围内同名或相似结构单元进行检索，对比分析其单价数据，发现同型装备报价的一致性差异性；

（4.2）结构单元历史价格对比评估

从历史项目或价格数据库中搜索同型或相似的结构单元报价，将评估对象数据样本与搜索提取出来的类比样本进行对比分析，评估价格偏离度；

（4.3）单价支撑一致性评估

从单价支撑材料中提取价格信息，与该装备对应成本单元价格信息进行比对，评估发现数据差异性，并对支撑材料中发票编码进行自动核查；

（4.4）费用结构差异性评估

针对该装备系统组成结构中不同层级的子系统或部件，评估系统组成单元的费用分布结构，以及按照成本科目的费用分解结构，并与历史同类项目数据进行差异性分析，具体评估内容包括：

（a）一级系统的费用分布结构；

（b）一级系统内部，二级系统间的费用分布结构；

（c）一级系统作为独立单元，按照成本科目的费用分解结构；

（d）二级系统或独立结构单元，按照成本科目的费用分解结构。

本发明所要解决的技术问题还可以通过以下的技术方案来进一步实现，对于以上所述的基于多源数据交互分析的装备经济数据评估方法，在步骤（5）中，基于装备寿命周期费用的多维度数据模型，开展多维数据集合的维度切片、维度旋转、上卷下钻实时在线交互分析，具体评估分析过程如下：

（5.1）寿命周期费用多维模型构建

从装备寿命周期阶段、装备结构、费用结构多个维度，构建多维度数据模型，对数据稀疏问题进行反向结算或近似计算，形成可以动态加载与实时分析的数据集合；

（5.2）在线交互分析

针对多维数据模型，动态生成可编辑数据对象，结合数据可视化技术，进行实时在线交互分析，所分析内容包括：

（a） 针对某一系统组成单元，在寿命周期一定跨度内成本结构变化趋势；

（b）针对某一成本科目，在寿命周期一定跨度内系统各层级组成单元的费用变化趋势；

（c）在寿命周期维度上，按照年度、中长期跨度、寿命周期阶段的时间尺度，对系统组成结构下各项费用进行上卷下钻。

与现有技术相比，本发明的显著优点：

（1）创新采用数据质量评估手段，对装备原始价格数据进行质量保障控制，在传统数据内容检查的基础上，创新提出面向数据相关性的质量评估方法，大大提高价格数据质量控制水平与实用性，提高数据质量的可信度；

（2）创新提出利用历史数据分析挖掘，生成多类型装备的标准化结构模型，为装备经济数据集成与再加工提供信息基础，尤其针对时间跨度很长、历史样本久远的普遍情况，将装备基本结构标准进行统一化处理，是提高数据可用性的必要手段；

（3）创新地基于装备寿命周期阶段、装备结构、费用结构等维度构建出统一的数据分析模型，并建立可视化交互分析手段，结合经济分析业务需要实现多种在线交互分析方式，极大提升了数据分析过程的精细化工作水平，大大降低人工操作难度。

附图说明

图1为本发明的一种示意框图；

图2为本发明的一种流程示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明附图，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。

参照图1-2，一种基于多源数据交互分析的装备经济数据评估方法，包括下列步骤：

第一步、基于数据质量评估的源数据规范化整理：

对分析源数据开展数据整理，根据元数据和数据标准，对数据集合开展数据质量评估，对非标准数据进行数据转换处理，对非法或异常数据进行检测、提取与标记，详细处理步骤如下：

（1）数据质量评估：基于数据标准的规则定义对不同数据字段的数据类型与格式进行校验，校验规则主要包括对数值类型、时间类型、枚举类型、文本类型等数据类型与格式规则校验；基于已知数据关联规则定义，系统自动进行数据交叉验证，对数据完备性、数据一致性、数据有效性进行评估分析，主要包括对数据明细项汇总计算与数据合计数值的一致性校验，对跨表数据引用计算的关联数据完备性校验，对装备经济数据中数量与单价与其相关支撑材料的有效性校验，对隐含数据关联的数据计算与对比校验；最后将评估分析结果，按照问题分类、数据分类等多个维度进行汇总统计，生成与展示评估结果报告，同时存储到数据质量评估结果库中；

（2）数据自动化整理：依据装备经济数据特征，对装备组成结构数据、性能指标数据、费用结构数据的内容与格式进行整理与转换，处理过程主要包括将时间格式转换为标准化统一格式转换，将费用数据格式转换为以“元”为单位，将数据精度统一转换到小数点后2位，对浮点数值的标准化精度统一转换，对文本类型数据中非法字符校验与统一替换，对数据类型的合法性校验与数据异常统一标记，对数据明细汇总计算差异的重新汇总计算与数据差异标记，对关联性数据反算验证与数据差异标记，对支撑材料中关键词搜索与差异性标记。将处理后数据集合存储在数据库系统中，生成版本控制标识，对于转换、变更、标记的数据项，生成面向数据单元的溯源链表，对数据血缘和数据版本进行统一管理；

第二步、建立装备标准化结构模型：

利用历史装备加工数据资源，按照不同装备类型特点，对装备组成结构特征分析挖掘，生成多类型装备的标准化结构模型，为装备经济数据集成与再加工提供信息基础；装备标准化结构模型构建流程如图2所示，详细步骤如下所示：

（1）建立多类型装备组成结构模板集：根据不同类型装备结构特征，基于装备大类设置通用化的结构模板，适应装备大类下不同细分类型装备的共性结构特征；装备组成结构模板按照装备平台类型分类，主要包括航空器、航天器、舰艇和船舶、坦克、装甲车、导弹和导弹系统、车辆等类型的装备平台。装备组成结构模的核心为装备组成结构树，主要包括结构单元编码、父级节点编码、母型装备、性能指标、上装数量等内容；装备类型和装备组成结构，构建全系统唯一性的编号规则，是基础数据管理的重要原则；

装备组成结构按照层级设置编号，以三位数字为一个编号单元，结合分割符组成不同层级的单元编号，每一个层级的编号都会携带父级以上各级单元编号；例如：根节点编号为装备分类编号，采用3位0-9 阿拉伯数字方式表示，以“/”分隔符，随后紧跟3位0-9 阿拉伯数字编号表示本系统编号，逐次递进对一级系统、二级系统采用同样方式进行编号；每一级编号都会包含其父级节点编号，从而基于一个单元编号即可确定其所归属的各级上层部件或系统；

（2）装备型号分类分析：根据历史装备数据，提取装备分类信息，将历史装备数据归集到装备大类中，完成历史数据的装备型号初始分类过程，基于装备型号数据内容提取装备分类特征，完成装备型号聚类与细分类型评估；装备型号分类的数据特征提取过程如下：

从装备名称中提取包含装备类型的名词或特征，包括装备名称中所包含装备类型和名称关键词；

母型装备信息的分类特征提取，包括母型装备所属装备大类、母型装备名称类型特征、母型装备系统组成结构等；

性能指标特征提取，包括主要参数名称特征、参数组合特征等；

装备组成结构特征提取，包括一级系统名称关键词、一级系统组合特征、二级系统名称关键词、二级系统组合特征、系统价格区间等。

（3）装备组成结构标准构建

基于历史装备型号数据的特征提取，对历史装备型号进行聚类分析，通过训练集的迭代训练与优化，最终针对不同装备大类筛选出合适的特征集合构建聚类评估模型；最后基于全量历史装备数据，完成装备分类分析，提取出相同分类下装备组成结构共性部分，构建细分类型下的装备组成结构标准，具体实现过程如下：

（a）建立系统特征向量，其属性包括：装备名称特征、母型装备特征、性能指标特征、一级系统组成结构特征、一级系统名称特征、一级系统价格区间特征；

（b）采用k-means算法对系统进行聚类分析，完成系统级分类评估；

（c）建立一级分系统特征向量，其属性包括：一级系统名称特征、性能指标特征、二级系统组成结构特征、二级系统名称特征、二级系统架构区间特征；

（d）采用k-means算法对一级子系统进行聚类分析，完成子系统级分类评估；

（e）提取同一分类下系统/子系统的共性组成结构，生成标准组成结构；

（f）同一分类下系统/子系统的非共性组成结构，按照80%概率阈值，提取具有一定占比的共性结构，生成扩展组成结构；

（g）将装备标准组成结构与扩展组成结构合成为装备分类标准化组成结构；

第三步、生成标准结构化评估分析对象数据集合：

基于装备分类标准化组成结构模型对评估对象原始数据进行结构化匹配，按照标准化组成结构重载评估分析对象数据集合，按照装备费用分解结构对系统和下级系统或部件费用进行分解，生成面向装备费用分解结构的评估分析对象数据集合，详细步骤如下所示：

（1）装备类型评估：提取原始数据中装备分类特征，完成对装备大类的分类评定，通过聚类分析对该装备进行细分类型评定；

（2）装备组成结构映射：针对原始数据中装备组成结构，与装备分类下的装备组成结构标准进行对比分析，实现装备组成结构映射；

（3）装备数据结构化重载：基于装备组成结构映射关系，对原始数据的结构层级进行重组，按照标准组成结构重载所有装备系统数据；在此基础上，进一步按照成本结构进行经济数据组织，生成面向装备费用分解结构的评估分析数据集合；

第四步、基于多源数据资源的装备组成单元费用评估：

基于多源经济数据资源库的信息搜索，对装备不同层级部件单元的费用结构、历史价格、单价支撑等信息进行比对、分析与评估，详细步骤如下所示：

（1）结构单元价格一致性评估：对该装备系统组成结构范围内同名或相似结构单元进行检索，对比分析其单价数据，发现同型装备报价的一致性差异性；

（2）结构单元历史价格对比评估：从历史项目或价格数据库中搜索同型或相似的结构单元报价，将评估对象数据样本与搜索提取出来的类比样本进行对比分析，评估价格偏离度；

（3）单价支撑一致性评估：从单价支撑材料中提取价格信息，与该装备对应成本单元价格信息进行比对，评估发现数据差异性，并对支撑材料中发票编码进行自动核查；

（4）费用结构差异性评估：针对该装备系统组成结构中不同层级的子系统或部件，评估系统组成单元的费用分布结构，以及按照成本科目的费用分解结构，并与历史同类项目数据进行差异性分析，具体评估内容包括：

（a）一级系统的费用分布结构；

（b）一级系统内部，二级系统间的费用分布结构；

（c）一级系统作为独立单元，按照成本科目的费用分解结构；

（d）二级系统或独立结构单元，按照成本科目的费用分解结构；

第五步、面向装备寿命周期费用的多维数据评估：

面向装备寿命周期费用评估，从装备寿命周期阶段、装备结构、费用结构等多个维度，构建多维度数据模型，实现对多维数据集合的维度切片、维度旋转、上卷下钻等实时在线交互分析；

（1）寿命周期费用多维模型构建：从装备寿命周期阶段、装备结构、费用结构等多个维度，构建多维度数据模型，对数据稀疏问题进行反向结算或近似计算，形成可以动态加载与实时分析的数据集合；

（2）在线交互分析：针对多维数据模型，动态生成可编辑数据对象，结合数据可视化技术，进行实时在线交互分析，所分析内容包括：

（a）针对某一系统组成单元，在寿命周期一定跨度内成本结构变化趋势；

（b）针对某一成本科目，在寿命周期一定跨度内系统各层级组成单元的费用变化趋势；

（c）在寿命周期维度上，按照年度、中长期跨度、寿命周期阶段等时间尺度，对系统组成结构下各项费用进行上卷下钻；

本申请的基于多源数据交互分析的装备经济数据评估方法实现后，数据分析人员可灵活操作软件界面，开展实时的数据即席分析与查询；数据资源准备与数据转换整合工作由系统后台自动化处理，数据处理全过程可视化、可追溯、可操控，使得装备经济数据资源的使用、加工、分析过程更加智能化、透明化、深入化，以满足装备智能制造领域，对经济设计与技术设计一体化、规范化的总体要求。

本发明的优点在于：

（1）创新采用数据质量评估手段，对装备原始价格数据进行质量保障控制，在传统数据内容检查的基础上，创新提出面向数据相关性的质量评估方法，大大提高价格数据质量控制水平与实用性，提高数据质量的可信度；

（2）创新提出利用历史数据分析挖掘，生成多类型装备的标准化结构模型，为装备经济数据集成与再加工提供信息基础，尤其针对时间跨度很长、历史样本久远的普遍情况，将装备基本结构标准进行统一化处理，是提高数据可用性的必要手段；

（3）创新地基于装备寿命周期阶段、装备结构、费用结构等维度构建出统一的数据分析模型，并建立可视化交互分析手段，结合经济分析业务需要实现多种在线交互分析方式，极大提升了数据分析过程的精细化工作水平，大大降低人工操作难度。

Claims (7)

1.一种基于多源数据交互分析的装备经济数据评估方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

（1）对分析源数据开展数据整理，根据元数据和数据标准，对数据集合开展数据质量评估，对非标准数据进行数据转换处理，对非法或异常数据进行检测、提取与标记；

（2）基于历史装备数据的分析挖掘，构建不同类型装备的标准化结构模型；

（3）基于装备结构模型对原始数据进行结构化匹配，生成面向装备费用分解结构的评估分析对象数据集合；

（4）基于多源经济数据资源库的信息搜索，对装备不同层级部件单元的费用结构、历史价格、单价支撑进行比对、分析与评估；

（5）面向装备寿命周期费用评估，从装备寿命周期阶段、装备结构、费用结构多个维度，构建多维度数据模型，实现对多维数据集合的维度切片、维度旋转、上卷下钻实时在线交互分析。

2.根据权利要求1所述的基于多源数据交互分析的装备经济数据评估方法，其特征在于：在步骤（1）中，对分析源数据的数据质量评估步骤如下：

首先，基于数据标准的规则定义对不同数据字段的数据类型与格式进行校验，基于已知数据关联规则定义，系统自动进行数据交叉验证，对数据完备性、数据一致性、数据有效性进行评估分析，数据质量评估的校验规则包括以下内容：

（a）数值类型、时间类型、枚举类型、文本类型的数据类型与格式规则校验；

（b）数据明细项汇总计算与数据合计数值的一致性校验；

（c）跨表数据引用计算的关联数据完备性校验；

（d）装备经济数据中数量与单价与其相关支撑材料的有效性校验；

（e）对隐含数据关联的数据计算与对比校验；

最后，将评估分析结果，按照问题分类、数据分类多个维度进行汇总统计，生成与展示评估结果报告，同时存储到数据质量评估结果库中。

3.根据权利要求1或2所述的基于多源数据交互分析的装备经济数据评估方法，其特征在于：在步骤（1）中，对分析源数据的数据标准化整理步骤如下：

首先，依据装备经济数据特征，对装备组成结构数据、性能指标数据、费用结构数据的内容与格式进行整理与转换，处理规则主要包括以下内容：

（a）将时间格式转换为标准化统一格式转换；

（b）将费用数据格式转换为以“元”为单位，数据精度统一转换到小数点后2位；

（c）浮点数值的标准化精度统一转换；

（d）文本类型数据中非法字符校验与统一替换；

（e）数据类型的合法性校验与数据异常统一标记；

（f）数据明细汇总计算差异的重新汇总计算与数据差异标记；

（g）关联性数据反算验证与数据差异标记；

（h）支撑材料中关键词搜索与差异性标记；

最后，将处理后数据集合存储在数据库系统中，生成版本控制标识，对于转换、变更、标记的数据项，生成面向数据单元的溯源链表，对数据血缘和数据版本进行统一管理。

4.根据权利要求1所述的基于多源数据交互分析的装备经济数据评估方法，其特征在于：在步骤（2）中，基于历史装备数据分析挖掘的多类型装备标准化结构模型构建步骤如下：

(2.1) 建立多类型装备组成结构模板集

根据不同类型装备结构特征，基于装备大类设置通用化的结构模板，适应装备大类下不同细分类型装备的共性结构特征；装备组成结构模板包括以下内容：

（a）装备平台类型分类，包括航空器、航天器、舰艇和船舶、坦克、装甲车、导弹和导弹系统、车辆的装备平台；

（b）装备组成结构树，包括结构单元编码、父级节点编码、母型装备、性能指标、上装数量；

(2.2) 装备型号分类分析

根据历史装备数据，提取装备分类信息，将历史装备数据归集到装备大类中，完成历史数据的装备型号初始分类过程，基于装备型号数据内容提取装备分类特征，完成装备型号聚类评估；

装备型号分类所提取的数据特征包括以下内容：

（a）从装备名称中提取包含装备类型的名词或特征，包括装备名称中所包含装备类型和名称关键词；

（b）母型装备信息的分类特征提取，包括母型装备所属装备大类、母型装备名称类型特征、母型装备系统组成结构；

（c）性能指标特征提取，包括主要参数名称特征、参数组合特征；

装备组成结构特征提取，包括一级系统名称关键词、一级系统组合特征、二级系统名称关键词、二级系统组合特征、系统价格区间；

（3）装备组成结构标准构建

基于历史装备型号数据的特征提取，对历史装备型号进行聚类分析，通过训练集的迭代训练与优化，最终针对不同装备大类筛选出合适的特征集合构建聚类评估模型；

最后基于全量历史装备数据，完成装备分类分析，提取出相同分类下装备组成结构共性部分，构建细分类型下的装备组成结构标准。

5.根据权利要求1所述的基于多源数据交互分析的装备经济数据评估方法，其特征在于：在步骤（3）中，基于装备结构模型对数据评估对象的原始数据集进行结构化匹配，生成面向装备费用分解结构的评估分析数据集合，数据结构化处理步骤如下：

（a）装备类型评估

提取原始数据中装备分类特征，完成对装备大类的分类评定，通过聚类分析对该装备进行细分类型评定；

（b）装备组成结构映射

针对原始数据中装备组成结构，与装备分类下的装备组成结构标准进行对比分析，实现装备组成结构映射；

（c）装备数据结构化重载

基于装备组成结构映射关系，对原始数据的结构层级进行重组，按照标准组成结构重载所有装备系统数据；在此基础上，进一步按照成本结构进行经济数据组织，生成面向装备费用分解结构的评估分析数据集合。

6.根据权利要求1所述的基于多源数据交互分析的装备经济数据评估方法，其特征在于：在步骤（4）中，基于多源经济数据资源库的信息搜索，对装备不同层级部件单元的费用结构、历史价格、单价支撑的信息进行比对、分析与评估，具体评估分析过程如下：

（4.1）结构单元价格一致性评估

对该装备系统组成结构范围内同名或相似结构单元进行检索，对比分析其单价数据，发现同型装备报价的一致性差异性；

（4.2）结构单元历史价格对比评估

从历史项目或价格数据库中搜索同型或相似的结构单元报价，将评估对象数据样本与搜索提取出来的类比样本进行对比分析，评估价格偏离度；

（4.3）单价支撑一致性评估

从单价支撑材料中提取价格信息，与该装备对应成本单元价格信息进行比对，评估发现数据差异性，并对支撑材料中发票编码进行自动核查；

（4.4）费用结构差异性评估

针对该装备系统组成结构中不同层级的子系统或部件，评估系统组成单元的费用分布结构，以及按照成本科目的费用分解结构，并与历史同类项目数据进行差异性分析，具体评估内容包括：

（a）一级系统的费用分布结构；

（b）一级系统内部，二级系统间的费用分布结构；

（c）一级系统作为独立单元，按照成本科目的费用分解结构；

（d）二级系统或独立结构单元，按照成本科目的费用分解结构。

7.根据权利要求1所述的基于多源数据交互分析的装备经济数据评估方法，其特征在于：在步骤（5）中，基于装备寿命周期费用的多维度数据模型，开展多维数据集合的维度切片、维度旋转、上卷下钻实时在线交互分析，具体评估分析过程如下：

（5.1）寿命周期费用多维模型构建

从装备寿命周期阶段、装备结构、费用结构多个维度，构建多维度数据模型，对数据稀疏问题进行反向结算或近似计算，形成可以动态加载与实时分析的数据集合；

（5.2）在线交互分析

针对多维数据模型，动态生成可编辑数据对象，结合数据可视化技术，进行实时在线交互分析，所分析内容包括：

（a） 针对某一系统组成单元，在寿命周期一定跨度内成本结构变化趋势；

（b）针对某一成本科目，在寿命周期一定跨度内系统各层级组成单元的费用变化趋势；

（c）在寿命周期维度上，按照年度、中长期跨度、寿命周期阶段的时间尺度，对系统组成结构下各项费用进行上卷下钻。

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