CN112039705A - 一种基于复杂业务数据的自动化建模式处理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于复杂业务数据的自动化建模式处理系统，涉及数据处理技术领域，包括云服务平台、数据采集模块、数据提取模块、三维树状模型化模块、数据模型展示模块、警示模块、数据库和智能终端。本发明可对复杂业务数据进行采集，特征提取整理和分类，模型化处理形成三维树状模型，通过三维树状模型查看复杂业务数据，模型简单直接，复杂程度低，能够清洗明了的查看复杂业务数据，同时可通过观察三维树状模型中各项数据的位置，可直接判断复杂业务中各项数据之间的关联，使得复杂业务中的关联表述更加清晰，可对三维树状模型进行演化，可判断复杂业务数据的未来走向，便于对该业务进行预测处理。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，更具体地说，本发明涉及一种基于复杂业务数据的自动化建模式处理系统。
背景技术
数据(Data)是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。数据处理(data processing)是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。建模就是建立模型，就是为了理解事物而对事物做出的一种抽象，是对事物的一种无歧义的书面描述，建立系统模型的过程，又称模型化。在软件工程中，数据建模是运用正式的数据建模技术，建立信息系统的数据模型的过程。
但是现有的自动化建模处理系统，在对复杂业务进行处理时，形成的模型复杂程度过高，不够清晰明了，对复杂业务中的关联表述不够清晰。
发明内容
为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种基于复杂业务数据的自动化建模式处理系统，本发明所要解决的问题是：如何加强自动化建模处理系统对复杂业务数据的处理效果，构成更加清晰明了的模型，对复杂业务中关联表述更加清晰。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于复杂业务数据的自动化建模式处理系统，包括云服务平台、数据采集模块、数据提取模块、三维树状模型化模块、数据模型展示模块、警示模块、数据库和智能终端，所述云服务平台的输入端分别与所述数据采集模块、所述数据提取模块、所述三维树状模型化模块、所述数据模型展示模块、所述数据库和所述智能终端的输出端连接，所述云服务平台的输出端分别与所述数据采集模块、所述数据提取模块、所述三维树状模型化模块、所述数据模型展示模块、所述警示模块、所述数据库和所述智能终端的输入端连接，所述数据采集模块包括数据采集单元、数据分析单元和数据整合单元，所述数据提取模块包括数据特征整理单元、数据特征分类单元和数据关系整理单元，所述三维树状模型化模块包括树根模型化单元、树干模型化单元、树枝模型化单元、树叶模型化单元和数据模型整合单元，所述数据模型展示模块包括数据模型校验单元和数据模型演化单元。
在一个优选的实施方式中，所述智能终端为智能手机、平板电脑、联网计算机或其它智能设备。
在一个优选的实施方式中，所述数据库的输出端与所述智能终端的输入端连接，所述数据库的输入端与所述智能终端的输出端连接。
在一个优选的实施方式中，所述云服务平台包括中央处理单元、信息收发单元和存储单元，所述存储单元包括云存储器和本地存储器，所述云存储器和所述本地存储器相互独立。
在一个优选的实施方式中，所述中央处理单元用于进行数据处理，所述信息收发单元用于进行信息收发操作，所述存储单元用于对数据进行存储。
在一个优选的实施方式中，所述智能终端包括显示单元和输入单元，所述显示单元用于显示系统数据，所述输入单元用于输入指令或数据。
在一个优选的实施方式中，所述警示模块包括警示灯和蜂鸣器，且所述警示灯和所述蜂鸣器设于系统监控中心内部。
本发明还提供了一种基于复杂业务数据的自动化建模式处理系统的使用方法，包括以下步骤：
a)使用所述智能终端开启系统，所述数据采集模块对复杂业务数据进行采集，其中，所述数据采集单元对数据进行采集，所述数据分析单元可对数据进行分析，所述数据整合单元可对分析处理之后的数据进行整合，并将数据发送到所述云服务平台；
b)所述云服务平台将数据发送到所述数据提取模块和所述数据库中，所述数据提取模块对数据信息进行提取，所述数据特征整理单元可对数据的特征进行整理，所述数据特征分类单元可对数据特征进行分类处理，按照底层基础、中层支撑、上层架构、顶层表现进行分类，所述数据关系整理单元可对数据特征之间的关系进行整理，并将数据特征发送到所述云服务平台；
c)所述云服务平台将数据特征发送到所述三维树状模型化模块和所述数据库，所述三维树状模型化模块对数据特征进行三维树状模型化处理，其中，所述树根模型化单元对底层基础数据特征进行模型化处理，形成三维树状模型的树根部分，所述树干模型化单元对中层支撑数据特征进行模型化处理，形成三维树状模型的树干部分，所述树枝模型化单元对上层架构数据特征进行模型化处理，形成三维树状模型的树枝部分，所述树叶模型化单元对顶层表现数据特征进行模型化处理，形成三维树状模型的树叶部分，所述数据模型整合单元对之前形成的三维模型的各组件进行整合处理，生成三维树状模型，并将三维树状模型发送到所述云服务平台；
d)所述云服务平台将三维树状模型发送到所述数据模型展示模块和所述数据库，所述数据模型展示模块对三维树状模型进行展示，其中所述数据模型校验单元可对三维树状模型与原始复杂业务数据进行对比校验，当三维树状模型与原始复杂业务数据不相符时，未通过校验，向所述云服务平台发送指令，命令所述警示模块进行警示，并重新进行数据采集；
e)当三维树状模型与原始业务数据相符时，通过校验，输出三维树状模型，所述数据模型演化单元对三维树状模型进行演化，演化过程和演化方向可通过加入相关数据或指令，并将数据或指令演化成阳光照射角度、阳光照射时间、供水量、肥料或其他微量元素，对复杂业务数据的三维树状模型进行演化，可判断复杂业务数据的未来走向，便于对该业务进行预测处理；
f)使用者可使用所述智能终端对系统中的各项数据进行查阅，实时掌握系统工作进程。
本发明的技术效果和优点：
1、本发明通过设置云服务平台、数据采集模块、数据提取模块、三维树状模型化模块、数据模型展示模块、警示模块、数据库和智能终端，可对复杂业务数据进行采集，并对数据特征进行提取整理和分类，并按照特征分类进行三维树状模型化处理，形成三维树状模型，可通过三维树状模型查看复杂业务数据，模型简单直接，复杂程度低，能够清洗明了的查看复杂业务数据，同时可通过观察三维树状模型中各项数据的位置，结合树根、树干、树枝和树叶的关系，可直接判断复杂业务中各项数据之间的关联，使得复杂业务中的关联表述更加清晰；
2、本发明通过在数据模型展示模块中设置数据模型演化单元，可对校验之后的复杂业务数据三维树状模型进行演化，可判断复杂业务数据的未来走向，便于对该业务进行预测处理。
附图说明
图1为本发明整体的模块连接框图。
图2为本发明云平台的模块框图。
图3为本发明整体的工作流程图。
图4为本发明三维树状模型的模块化流程图。
附图标记为：1云服务平台、2数据采集模块、3数据提取模块、4三维树状模型化模块、5数据模型展示模块、6警示模块、7数据库、8智能终端、9中央处理单元、10信息收发单元、11存储单元、12数据采集单元、13数据分析单元、14数据整合单元、15显示单元、16输入单元、17数据特征整理单元、18数据特征分类单元、19数据关系整理单元、20树根模型化单元、21树干模型化单元、22树枝模型化单元、23树叶模型化单元、24数据模型整合单元、25数据模型校验单元、26数据模型演化单元。
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。
如图1-4所示的一种基于复杂业务数据的自动化建模式处理系统，包括云服务平台1、数据采集模块2、数据提取模块3、三维树状模型化模块4、数据模型展示模块5、警示模块6、数据库7和智能终端8，所述云服务平台1的输入端分别与所述数据采集模块2、所述数据提取模块3、所述三维树状模型化模块4、所述数据模型展示模块5、所述数据库7和所述智能终端8的输出端连接，所述云服务平台1的输出端分别与所述数据采集模块2、所述数据提取模块3、所述三维树状模型化模块4、所述数据模型展示模块5、所述警示模块6、所述数据库7和所述智能终端8的输入端连接，所述数据采集模块2包括数据采集单元12、数据分析单元13和数据整合单元14，所述数据提取模块3包括数据特征整理单元17、数据特征分类单元18和数据关系整理单元19，所述三维树状模型化模块4包括树根模型化单元20、树干模型化单元21、树枝模型化单元22、树叶模型化单元23和数据模型整合单元24，所述数据模型展示模块5包括数据模型校验单元25。
所述智能终端8为智能手机、平板电脑、联网计算机或其它智能设备，便于查看系统中数据记忆对系统进行操作。
所述数据库7的输出端与所述智能终端8的输入端连接，所述数据库7的输入端与所述智能终端8的输出端连接，通过所述智能终端8可直接查阅数据库7中的数据，操作方便快捷。
所述云服务平台1包括中央处理单元9、信息收发单元10和存储单元11，所述存储单元11包括云存储器和本地存储器，所述云存储器和所述本地存储器相互独立，保证对数据进行双重存储处理，避免数据丢失。
所述中央处理单元9用于进行数据处理，所述信息收发单元10用于进行信息收发操作，所述存储单元11用于对数据进行存储。
所述智能终端8包括显示单元15和输入单元16，所述显示单元15用于显示系统数据，所述输入单元16用于输入指令或数据。
所述警示模块6包括警示灯和蜂鸣器，且所述警示灯和所述蜂鸣器设于系统监控中心内部，保证可对系统监控人员进行及时警示。
本发明还提供了一种基于复杂业务数据的自动化建模式处理系统的使用方法，包括以下步骤：
a)使用所述智能终端8开启系统，所述数据采集模块2对复杂业务数据进行采集，其中，所述数据采集单元12对数据进行采集，所述数据分析单元13可对数据进行分析，所述数据整合单元14可对分析处理之后的数据进行整合，并将数据发送到所述云服务平台1；
b)所述云服务平台1将数据发送到所述数据提取模块3和所述数据库7中，所述数据提取模块3对数据信息进行提取，所述数据特征整理单元17可对数据的特征进行整理，所述数据特征分类单元18可对数据特征进行分类处理，按照底层基础、中层支撑、上层架构、顶层表现进行分类，所述数据关系整理单元19可对数据特征之间的关系进行整理，并将数据特征发送到所述云服务平台1；
c)所述云服务平台1将数据特征发送到所述三维树状模型化模块4和所述数据库7，所述三维树状模型化模块4对数据特征进行三维树状模型化处理，其中，所述树根模型化单元20对底层基础数据特征进行模型化处理，形成三维树状模型的树根部分，所述树干模型化单元21对中层支撑数据特征进行模型化处理，形成三维树状模型的树干部分，所述树枝模型化单元22对上层架构数据特征进行模型化处理，形成三维树状模型的树枝部分，所述树叶模型化单元23对顶层表现数据特征进行模型化处理，形成三维树状模型的树叶部分，所述数据模型整合单元24对之前形成的三维模型的各组件进行整合处理，生成三维树状模型，并将三维树状模型发送到所述云服务平台1；
d)所述云服务平台1将三维树状模型发送到所述数据模型展示模块5和所述数据库7，所述数据模型展示模块5对三维树状模型进行展示，其中所述数据模型校验单元25可对三维树状模型与原始复杂业务数据进行对比校验，当三维树状模型与原始复杂业务数据不相符时，未通过校验，向所述云服务平台1发送指令，命令所述警示模块6进行警示，并重新进行数据采集；
e)当三维树状模型与原始业务数据相符时，通过校验，输出三维树状模型；
f)使用者可使用所述智能终端8对系统中的各项数据进行查阅，实时掌握系统工作进程。
该实施方式具体解决了背景技术中现有的自动化建模处理系统，在对复杂业务进行处理时，形成的模型复杂程度过高，不够清晰明了，对复杂业务中的关联表述不够清晰的问题。
如附图1和附图3-4所示的一种基于复杂业务数据的自动化建模式处理系统，其中，所述数据模型展示模块5还包括数据模型演化单元26。
实施方式具体为：使用时，所述数据模型演化单元26对校验之后的三维树状模型进行演化，演化过程和演化方向可通过加入相关数据或指令，并将数据或指令演化成阳光照射角度、阳光照射时间、供水量、肥料或其他微量元素，对复杂业务数据的三维树状模型进行演化，可判断复杂业务数据的未来走向，便于对该业务进行预测处理。
本发明工作原理：
参照说明书附图1-4，通过设置云服务平台1、数据采集模块2、数据提取模块3、三维树状模型化模块4、数据模型展示模块5、警示模块6、数据库7和智能终端8，可对复杂业务数据进行采集，并对数据特征进行提取整理和分类，并按照特征分类进行三维树状模型化处理，形成三维树状模型，可通过三维树状模型查看复杂业务数据，模型简单直接，复杂程度低，能够清洗明了的查看复杂业务数据，同时可通过观察三维树状模型中各项数据的位置，结合树根、树干、树枝和树叶的关系，可直接判断复杂业务中各项数据之间的关联，使得复杂业务中的关联表述更加清晰；
进一步的，参照说明书附图1和附图3-4，通过在数据模型展示模块5中设置数据模型演化单元26，可对校验之后的复杂业务数据三维树状模型进行演化，可判断复杂业务数据的未来走向，便于对该业务进行预测处理。
最后应说明的几点是：首先，在本申请的描述中，需要说明的是，除非另有规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，可以是机械连接或电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变，则相对位置关系可能发生改变；
其次：本发明公开实施例附图中，只涉及到与本公开实施例涉及到的结构，其他结构可参考通常设计，在不冲突情况下，本发明同一实施例及不同实施例可以相互组合；
最后：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，凡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，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于复杂业务数据的自动化建模式处理系统，包括云服务平台(1)、数据采集模块(2)、数据提取模块(3)、三维树状模型化模块(4)、数据模型展示模块(5)、警示模块(6)、数据库(7)和智能终端(8)，其特征在于：所述云服务平台(1)的输入端分别与所述数据采集模块(2)、所述数据提取模块(3)、所述三维树状模型化模块(4)、所述数据模型展示模块(5)、所述数据库(7)和所述智能终端(8)的输出端连接，所述云服务平台(1)的输出端分别与所述数据采集模块(2)、所述数据提取模块(3)、所述三维树状模型化模块(4)、所述数据模型展示模块(5)、所述警示模块(6)、所述数据库(7)和所述智能终端(8)的输入端连接，所述数据采集模块(2)包括数据采集单元(12)、数据分析单元(13)和数据整合单元(14)，所述数据提取模块(3)包括数据特征整理单元(17)、数据特征分类单元(18)和数据关系整理单元(19)，所述三维树状模型化模块(4)包括树根模型化单元(20)、树干模型化单元(21)、树枝模型化单元(22)、树叶模型化单元(23)和数据模型整合单元(24)，所述数据模型展示模块(5)包括数据模型校验单元(25)和数据模型演化单元(26)。
2.根据权利要求1所述的一种基于复杂业务数据的自动化建模式处理系统，其特征在于：所述智能终端(8)为智能手机、平板电脑、联网计算机或其它智能设备。
3.根据权利要求1所述的一种基于复杂业务数据的自动化建模式处理系统，其特征在于：所述数据库(7)的输出端与所述智能终端(8)的输入端连接，所述数据库(7)的输入端与所述智能终端(8)的输出端连接。
4.根据权利要求1所述的一种基于复杂业务数据的自动化建模式处理系统，其特征在于：所述云服务平台(1)包括中央处理单元(9)、信息收发单元(10)和存储单元(11)。
5.根据权利要求4所述的一种基于复杂业务数据的自动化建模式处理系统，其特征在于：所述存储单元(11)包括云存储器和本地存储器。
6.根据权利要求5所述的一种基于复杂业务数据的自动化建模式处理系统，其特征在于：所述云存储器和所述本地存储器相互独立。
7.根据权利要求4所述的一种基于复杂业务数据的自动化建模式处理系统，其特征在于：所述中央处理单元(9)用于进行数据处理，所述信息收发单元(10)用于进行信息收发操作，所述存储单元(11)用于对数据进行存储。
8.根据权利要求1所述的一种基于复杂业务数据的自动化建模式处理系统，其特征在于：所述智能终端(8)包括显示单元(15)和输入单元(16)。
9.根据权利要求8所述的一种基于复杂业务数据的自动化建模式处理系统，其特征在于：所述显示单元(15)用于显示系统数据，所述输入单元(16)用于输入指令或数据。
10.根据权利要求1所述的一种基于复杂业务数据的自动化建模式处理系统，其特征在于：所述警示模块(6)包括警示灯和蜂鸣器，且所述警示灯和所述蜂鸣器设于系统监控中心内部。
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20201204 |
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