CN115391809A - 计量设备跨业务的数据处理方法、一站式服务平台及设备 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种计量设备跨业务的数据处理方法、一站式服务平台及设备，该方法包括获取用户信息和与用户信息对应用户的数据信息，用户包括监管机构、应用企业、生产企业和社会公众；根据用户对与用户对应的数据信息进行处理，确定与用户对应的服务信息并将服务信息推送至对应的用户；和/或根据用户对与用户对应的数据信息进行融合评估处理，得到监督数据并将监督数据推送至对应的用户。该计量设备跨业务的数据处理方法通过获取用户的数据信息采用对应方式处理，得到服务信息和监督数据，实现监管机构、应用企业、生产企业和社会公众之间互通性，也提高了监管机构、应用企业、生产企业和社会公众之间数据互通的安全性。
Description
技术领域
本申请涉及计量设备数据通信技术领域，尤其涉及一种计量设备跨业务的数据处理方法、一站式服务平台及设备。
背景技术
目前，生产计量设备的企业、应用企业(如电网)对于计量设备的质量控制与管理分别建立了各自的信息系统，生产计量设备的企业各自对计量设备的研发设计、物料采购生产制造、出厂供货等环节进行质量管理，电网企业对计量设备开展验收检测、仓储配送、安装运行、拆除报废等环节质量把关，形成各个环节质量信息流通孤岛。此外，目前应用企业开展的实验室对计量设备检测工作仍有大量内容需要认为操作和录入，存在浪费人力成本和容易出现误操作的风险。
由上述可知，计量设备的相关数据在其监管机构、应用企业、生产企业和社会公众之间均不互通，从而影响对该计量设备的质量监管提供有效手段。
发明内容
本申请实施例提供了一种计量设备跨业务的数据处理方法、一站式服务平台及设备，用于解决现有监管机构、应用企业、生产企业和社会公众之间计量设备的相关数据存在互通性差，数据互通过程中安全性低的技术问题。
为了实现上述目的，本申请实施例提供如下技术方案：
一种计量设备跨业务的数据处理方法，包括以下步骤：
获取用户信息和与所述用户信息对应用户的数据信息，所述用户包括监管机构、应用企业、生产企业和社会公众；
根据所述用户对与所述用户对应的数据信息进行处理，确定与所述用户对应的服务信息并将所述服务信息推送至对应的用户；和/或
根据所述用户对与所述用户对应的数据信息进行融合评估处理，得到监督数据并将所述监督数据推送至对应的用户。
优选地，根据所述用户对与所述用户对应的数据信息进行处理，确定与所述用户对应的服务信息包括：若所述用户为监管机构，采用自适应加密解密方式对所述监管机构的数据信息进行组合保密加密处理，得到加密后的服务信息；
其中，采用自适应加密解密方式对所述监管机构的数据信息进行组合保密加密处理的过程包括：
采用机器学习或数据挖掘方式对所述监管机构的数据信息进行特征提取，得到特征信息；
根据所述特征信息对所述监管机构的数据信息进行分段，得到M段分段数据；
根据保密等级的差异对每段所述分段数据采用组合保密加密，得到加密后的服务信息；
所述监管机构的数据信息和加密后的服务信息均包括监管机构名称、地点、被监管部门信息和监管业务。
优选地，根据所述用户对与所述用户对应的数据信息进行处理，确定与所述用户对应的服务信息包括：若所述用户为应用企业或生产企业，采用深度学习神经网络分别对应用企业的数据信息和生产企业的数据信息进行数据提取，得到对应用户的服务信息。
优选地，根据所述用户对与所述用户对应的数据信息进行处理，确定与所述用户对应的服务信息包括：若所述用户为社会公众，采用深度学习神经网络对社会公众的数据信息进行数据处理，得到社会公众用电情况的服务信息。
优选地，根据所述用户对与所述用户对应的数据信息进行融合评估处理，得到监督数据包括：
获取所述监管机构中数据信息的计量参数，所述计量参数包括计量人员、温度、湿度和计量设备的工作状态；
根据所述计量参数采用融合计算方式处理，获得评估参数；
根据所述评估参数与预警阈值区间对比，得到监督数据。
优选地，根据所述评估参数与预警阈值区间对比，得到用于监督的告警数据包括：若所述评估参数不大于预警阈值区间的最小值，则该评估参数作为一级告警的监督数据；若所述评估参数属于预警阈值区间，则该评估参数作为二级告警的监督数据；若所述评估参数不小于预警阈值区间的最大值，则该评估参数作为三级告警的监督数据。
本申请还提供一种计量设备跨业务的一站式服务平台，包括信息获取模块、信息分析模块和监督评估模块；
所述信息获取模块，用于获取用户信息和与所述用户信息对应用户的数据信息，所述用户包括监管机构、应用企业、生产企业和社会公众；
所述信息分析模块，用于根据所述用户对与所述用户对应的数据信息进行处理，确定与所述用户对应的服务信息并将所述服务信息推送至对应的用户；
所述监督评估模块，用于根据所述用户对与所述用户对应的数据信息进行融合评估处理，得到监督数据并将所述监督数据推送至对应的用户。
优选地，该计量设备跨业务的一站式服务平台包括用户模块和数据存储模块，所述用户模块用于用户注册得到用户信息并对用户信息进行管理，所述数据存储模块用于对所述信息获取模块、所述信息分析模块和所述监督评估模块的数据进行存储。
优选地，该计量设备跨业务的一站式服务平台包括公共服务模块和求助模块，所述公共服务模块用于根据用户需求将所述信息分析模块的服务信息和所述监督评估模块的监督数据传送至对应的用户，所述求助模块用于根据用户的问题需求向用户提供对应问题需求的解答数据。
本申请还提供一种终端设备，包括处理器和存储器；
所述存储器，用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器，用于根据所述程序代码中的指令执行上述所述的计量设备跨业务的数据处理方法。
从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：该计量设备跨业务的数据处理方法、一站式服务平台及设备，该方法包括获取用户信息和与用户信息对应用户的数据信息，用户包括监管机构、应用企业、生产企业和社会公众；根据用户对与用户对应的数据信息进行处理，确定与用户对应的服务信息并将服务信息推送至对应的用户；和/或根据用户对与用户对应的数据信息进行融合评估处理，得到监督数据并将监督数据推送至对应的用户。该计量设备跨业务的数据处理方法通过获取用户的数据信息采用对应方式处理，得到服务信息和监督数据，实现监管机构、应用企业、生产企业和社会公众之间互通性，也提高了监管机构、应用企业、生产企业和社会公众之间数据互通的安全性，解决了现有监管机构、应用企业、生产企业和社会公众之间计量设备的相关数据存在互通性差，数据互通过程中安全性低的技术问题。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本申请实施例所述的计量设备跨业务的一站式服务平台的框架图；
图2为本申请实施例所述的计量设备跨业务的数据处理方法的步骤流程图。
具体实施方式
为使得本申请的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而非全部的实施例。基于本申请中的实施例，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它实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请提出一种计量设备跨业务的数据处理方法、一站式服务平台及设备，用于解决了现有监管机构、应用企业、生产企业和社会公众之间计量设备的相关数据存在互通性差，数据互通过程中安全性低的技术问题。
实施例一：
图1为本申请实施例所述的计量设备跨业务的一站式服务平台的框架图。
如图1所示，本申请提供一种计量设备跨业务的一站式服务平台，包括用户模块10、信息获取模块20、信息分析模块30、公共服务模块40、数据存储模块50、求助模块60和监督评估模块70。其中，用户在用户模块10上进行登记注册，并通过信息获取模块20对用户模块10中的用户信息进行采集获取；之后，用户登录该一站式服务平台后进入公共服务模块40，在公共服务模块40中输入用户需求内容，之后通过信息分析模块30对获取的数据信息进行分析处理，获取对应的服务信息。该计量设备跨业务的一站式服务平台还通过监督评估模块70对各个模块进行监督，根据监督结果进一步完善服务信息，并推送给对应用户。
在本申请实施例中，用户模块10用于用户注册得到用户信息并对用户信息进行管理。
需要说明的是，该计量设备跨业务的一站式服务平台通过用户模块10对用户注册得到的用户信息进行管理并对用户信息进行审核，确保信息属实。用户包含监管机构、应用企业、生产企业和社会公众。在本实施例中，用户模块10的用户注册或登录可以通过PC端桌面应用、手机APP、微信小程序和大屏展示等多重服务载体实现。
在本申请实施例中，信息获取模块20与用户模块10连接。信息获取模块20用于获取用户信息和与用户信息对应用户的数据信息。
在本申请实施例中，信息分析模块30与信息获取模块20连接，信息分析模块30用于根据用户对与用户对应的数据信息进行处理，确定与用户对应的服务信息并将所述服务信息推送至对应的用户。
需要说明的是，信息分析模块30能够对信息获取模块20获取的数据信息进行融合分析处理，得到需要的服务信息，并将得到的服务信息通过公共服务模块40推送给对应的用户。
在本申请实施例中，公共服务模块40分别与信息分析模块30和监测评估模块70连接，公共服务模块40可以用于根据用户需求将信息分析模块30 的服务信息和监督评估模块的监督数据传送至对应的用户。
需要说明的是，公共服务模块40主要是根据计量设备的监管机构、应用企业(如电力电网公司)、生产企业和社会公众的需求对信息获取模块20获取的数据信息通过信息分析模块30进行处理并提供与需求对应的服务。在本实施例中，服务主要包括对监管机构提供授权认证、业务监管、质量决策分析、溯源分析及量传管理等方面的服务；对应用企业提供招标业务支撑、供应链协同、验收检测、质量监管、量传管理、业务协同及计量体系等方面的服务；对生产企业提供质量分析、供应链协同、数字工厂服务与应用、技术交流及融合协同等方面的服务；对社会公众提供公信查询、业务办理及质量窗口及司法纠纷等方面的服务。其中，向监管机构提供授权认证服务包括：鉴定机构授权、检定人员认证和检定人员培训等。向监管机构提供业务监管服务包括库存资产抽检监督、电能表失准更换监管、计量设备精度监督、用户审校监管、检定证书合规监管、量值溯源业务监管、期间核查监管和监督抽检业务监管等。向监管机构提供质量决策分析服务包含电能表质量水平分析报告、行业品牌分析与引领和行业质量监督等。向监管机构提供溯源分析服务包含设备溯源查询和溯源链图谱分析等。向监管机构提供量传管理服务包括电子检定证书管理、电子签印签章管理、资质证书凭证管理和校准证书凭证管理等。向应用企业提供业务协同服务包含量值溯源管理、期间核查管理和检定复核管理等。向应用企业提供招标业务支撑服务包含招标前检测以及供应商评价等。向应用企业提供验收检测服务包含远程检造和全性能试验共享互认等。向应用企业提供供应链协同服务包含供货前协同、供货验收协同和生产供货监督等。向应用企业提供质量监管服务包含故障分析与预警和质量评估与报告等。向生产企业提供数字工厂服务与应用服务包含产品管理、采购管理、物料管理、设备管理、质量管理、仓库管理和客户管理等。向生产企业提供融合协同服务包含项目授权、数据集成、设备集成和应用集成等。向社会公众提供公信查询服务包含证书报告的查询以及报告的查验等。向社会公众提供业务办理服务包含用户申校、仲裁检定和委托检定等。向社会公众提供质量窗口服务包含电能表全寿命周期信息服务以及热点答疑(参考求助模块)。向社会公众提供司法纠纷服务包含底度纠纷以及窃电纠纷等。
在本申请实施例中，数据存储模块50分别与用户模块10、信息获取模块 20、信息分析模块30、公共服务模块40和监督评估模块70连接。数据存储模块50可以用于对信息获取模块20、信息分析模块30和监督评估模块70的数据进行存储。即是存储信息获取模块20的用户信息和数据信息、信息分析模块30的服务信息以及监督评估模块70的监督数据等。
需要说明的是，数据存储模块50能够存储该计量设备跨业务的一站式服务平台中所有相关数据、文件等。其中，数据存储模块50能够根据用户类别不同，在存储数据时有选择的进行选择对应数据库组件存储数据。
在本申请实施例中，求助模块60可以用于根据用户的问题需求向用户提供对应问题需求的解答数据。
需要说明的是，求助模块60可以根据用户角色在常见问题解答组件中列出用户常见问题及解决方案，便于用户查找，同时利用反馈统计组件对用户反馈的问题进行周期统计，自适应的更新常见问题解答组件。其中，通过监督评估模块70对该计量设备跨业务的一站式服务平台进行评估结果更新，自适应地更新求助模块60。
在本申请实施例中，监督评估模块70可以用于根据用户对与用户对应的数据信息进行融合评估处理，得到监督数据并将监督数据推送至对应的用户。
需要说明的是，监督评估模块70能够对该计量设备跨业务的一站式服务平台的各个环节进行监督，并将监督评估结果(即是监督数据)上传至公共服务模块40，进一步将结果发送至相关用户。
在本申请实施例中，该计量设备跨业务的一站式服务平台通过用户在用户模块进行登记注册，并通过信息获取模块对用户模块中的用户信息进行获取；通过信息分析模块对获取到的数据信息进行分析处理，得到对应用户的服务信息；采用监督评估模块对该计量设备跨业务的一站式服务平台的各个环节进行监督，根据监督结果进一步完善服务信息，并推送给对应用户。通过该计量设备跨业务的一站式服务平台能够将监管机构、应用企业、生产企业和社会公众这四个用户之间数据互通，提高其之间数据的交互安全性，解决了现有监管机构、应用企业、生产企业和社会公众之间计量设备的相关数据存在互通性差，数据互通过程中安全性低的技术问题。
实施例二：
图2为本申请实施例所述的计量设备跨业务的数据处理方法的步骤流程图。
如图2所示，本申请提供一种计量设备跨业务的数据处理方法，应用于计量设备跨业务的一站式服务平台上，该数据处理方法包括以下步骤：
S10.获取用户信息和与用户信息对应用户的数据信息，用户包括监管机构、应用企业、生产企业和社会公众。
需要说明的是，在步骤S10中能够获取用户的用户信息和与用户对应的数据信息，为后续数据处理提供数据。在本实施例中，用户在用户模块进行登记注册得到用户信息，并通过信息获取模块对用户模块中用户登记的信息进行获取得到用户的数据信息。其中，监管机构、应用企业、生产企业和社会公众这些用户均可以在用户模块上进行申请账号，得到用户账号集合 ID＝{IDJ，IDD，IDS，IDG}，其中，IDJ为监管机构的账号集合，IDD为应用企业的账号集合，IDS为生产企业的账号集合，IDG为社会公众的账号集合，在每个用户进行注册申请时，每个监管机构注册的用户信息包含监管机构名称、地点、被监管部门信息、对应监管业务以及其他相关信息等。应用企业注册的用户信息包含电力公司名称、地点、业务范围、合作生产企业以及其他相关信息等。生产企业注册的用户信息包含生产企业名称、地点、成产产品名称、合作电力公司以及其他相关信息等。社会公众注册的用户信息包含名称，住址以及其他相关信息等。其中，用户的相关信息指的是与用户需要的服务对应的数据信息。
进一步，在步骤S10中，获取与用户信息对应用户的数据信息，例如获取对监管机构对负责监管的应用企业(如电力公司)的具体业务的监管状态数据，为更好的对监管电力公司提供依据，电力公司的具体业务包含供电实施能力、供电质量、供电安全、供电价格、对社会公众服务以及其他相关电力公司提供的服务业务。同时根据相关法律以及有关规定提供的相应文件进行采集，并存放于数据存储模块中监管机构对应的政策文件中，以备查看。对最新出现的电力公司进行审核，并更新数据库模块中监管机构监管的电力公司名单。又如电力公司和生产企业注册的用户信息中的合作关系构建供应链关系网，进一步根据对生产企业与电力公司合作的实时监督，获取的合作完成质量、合作完成数量、合作完成次数、合作双方评分以及其他相关合作参数进行计算，得到最终供应链关系的数据信息。在获取数据信息过程中能够根据跟踪生产企业与电力公司的合作关系，以及对各自的评价对合作关系矩阵进行更新，获得最新的合作关系矩阵，进一步构建更优供应链关系，为生产企业与电力公司合作提供依据。
需要说明的是，关于生产企业与电力公司的合作关系有：
通过电力公司的账号集合IDD与生产企业的账号集合IDS注册信息中的合作关系，构建供应链关系网，电力公司的账号集合IDD＝{ID1，ID2，...，IDm}，其中，m为电力公司的账号总数，Dm为第m个电力公司。生产企业的账号集合IDS＝{S1，S2，...，Sn}，其中，n为生产企业的账号总数，Sn为第n个生产企业。生产企业与电力公司的供应链关系网的构建过程为：
根据集合IDD以及集合IDS中合作关系，构建合作关系矩阵CDS，合作关系矩阵CDS为：
式中，合作关系矩阵CDS中的任意一个元素可以采用cij表示，cij表示第i 个电力公司与第j个生产企业的合作关系，i∈[1，m]，j∈[1，n]。特别地，若电力公司与生产企业无合作关系，则对应的cij＝0。
根据对生产企业与电力公司合作的实时监督，获取的合作完成质量、合作完成数量、合作完成次数、合作双方评分以及其他相关合作参数等数据信息，对这些数据信息进行计算，得到最终生产企业与电力公司的供应链关系，用如下矩阵G表示：
其中，矩阵G中的任意一个元素可以采用gij表示，gij表示第i个电力公司与第j个生产企业的供应链关系参数，gij的定义为：
式中，q表示此次合作完成质量，N表示此次合作完成数量，
表示上一次合作的供应链关系参数，α、β分别表示电力公司和生产企业双方评分， Num表示合作次数。其中，根据跟踪生产企业与电力公司的合作关系，以及对各自的评价能够对生产企业与电力公司的供应链关系矩阵G进行更新，获得最新的合作关系矩阵，进一步构建更优供应链关系，为生产企业与电力公司合作提供依据。
本申请实施例中，通过采集到的生产企业以及电力公司的相关供应链数据信息，构建供应链关系矩阵，为生产企业与电力公司合作提供依据，同时监管机构也可更好的对电力公司的合作行为进行监管，提高了计量设备跨业务的一站式服务平台的数据互通性。对于社会公众这个用户的用电量、账户余额、用电信誉度、用电时间段以及其他相关信息等数据信息进行获取，为电力公司对其监督服务提供参数依据。其中，为该计量设备跨业务的一站式服务平台提供更好的服务，对监管机构、应用企业、生产企业、社会公众这个用户的用户信息和数据信息可按需作为部分参数进行对应用户的数据信息处理。该计量设备跨业务的数据处理方法通过步骤S10获取的数据信息为生产企业与电力公司合作提供依据，同时监管机构也可更好的对电力公司的合作行为进行监管，提高了该计量设备跨业务的数据处理方法中监管机构、应用企业、生产企业、社会公众这些用户的数据互通性。
S20.根据用户对与用户对应的数据信息进行处理，确定与用户对应的服务信息并将服务信息推送至对应的用户。
需要说明的是，在步骤S20中主要是对获取的监管机构、应用企业、生产企业、社会公众这些用户的数据信息进行处理，对应于该计量设备跨业务的一站式服务平台上能够将对应信息集合为DataJ、DataD、DataS、DataG上传至信息分析模块进行数据分析，并将分析结果对应到相应服务信息传送至用户模块。
S30.根据用户对与用户对应的数据信息进行融合评估处理，得到监督数据并将监督数据推送至对应的用户。
需要说明的是，在步骤S30中能够对用户的数据信息进行融合评估处理后得到监管数据，实现对该计量设备跨业务的一站式服务平台的各个模块环节进行监督，得到监督数据并根据评估结果(如监督数据)更好的为用户提供服务，实现业务的互通性，同时能对该计量设备跨业务的一站式服务平台的求助模块进行更新，更高效的为用户提供便利。
本申请提供的计量设备跨业务的数据处理方法，包括获取用户信息和与用户信息对应用户的数据信息，用户包括监管机构、应用企业、生产企业和社会公众；根据用户对与用户对应的数据信息进行处理，确定与用户对应的服务信息并将服务信息推送至对应的用户；和/或根据用户对与用户对应的数据信息进行融合评估处理，得到监督数据并将监督数据推送至对应的用户。该计量设备跨业务的数据处理方法通过获取用户的数据信息采用对应方式处理，得到服务信息和监督数据，实现监管机构、应用企业、生产企业和社会公众之间互通性，也提高了监管机构、应用企业、生产企业和社会公众之间数据互通的安全性，解决了现有监管机构、应用企业、生产企业和社会公众之间计量设备的相关数据存在互通性差，数据互通过程中安全性低的技术问题。
在本申请的一个实施例中，根据用户对与用户对应的数据信息进行处理，确定与用户对应的服务信息包括：若用户为监管机构，采用自适应加密解密方式对监管机构的数据信息进行组合保密加密处理，得到加密后的服务信息：
其中，采用自适应加密解密方式对监管机构的数据信息进行组合保密加密处理的过程包括：
采用机器学习或数据挖掘方式对监管机构的数据信息进行特征提取，得到特征信息；
根据特征信息对监管机构的数据信息进行分段，得到M段分段数据；
根据保密等级的差异对每段分段数据采用组合保密加密，得到加密后的服务信息；
监管机构的数据信息和加密后的服务信息均包括监管机构名称、地点、被监管部门信息和监管业务。
需要说明的是，监管机构提供的质量监管、质量服务、分析决策等方面的服务，为保障监管机构相关数据的安全性，对监管机构的数据信息进行加密处理。在本实施例中，通过构建自适应加密模型对在监管机构的数据信息处理过程中进行自适应加密解密处理。自适应加密模型为： Mode＝{JW，JD，JO，CP，Out}，其中，JW表示监管机构的文本类，JD表示监管机构的数据信息，Jo表示其他类型的信息，CP表示加密解密算法集合， CP＝[EP，DP]，EP表示加密算法集合，DP表示对应于加密算法的解密算法集合，Out表示自适应加密模型输出，采用自适应加密模型对监管机构的数据信息加密处理的具体过程为：
式中，OutEP表示加密后的输出信息，OutDP表示解密后的输出信息，
表示加密后的文本信息，
表示加密后的数据信息，
表示加密后的其他类型信息。在本实施例中，采用自适应加密解密方式对监管机构的数据信息进行组合保密加密处理得到加密后的服务信息中加密集合的加密算法可自由组合，根据信息类型进行加密，同步地，采取对应的解密算法亦可调用自适应加密解密模型对信息进行加密解密，保障数据处理以及数据互通的安全性。
进一步，在自适应加密解密方式中，根据待加密信息类型为数据信息时，采用机器学习或数据挖掘方式对数据信息的特征提取进行获取，随后根据提取到的特征信息对数据信息进行分段，得到M段分段数据，M为大于2的自然数。M段分段数据包含第一段数据、第二段数据、…、第M段数据，通过每段分段数据的内容特征信息定义数据的保密等级，根据保密等级的差异对所述数据信息进行组合保密加密，得到加密数据，即是加密后的服务信息。其中，对应的也采用相应解密算法对数据信息进行解密。
需要说明的是，采用机器学习或数据挖掘方式可以选用现有的机器学习/ 数据挖掘算法。加密算法由DES、3DES、RC4、RC5、RC6、AES、IDEA以及其他加密算法组合构成。该计量设备跨业务的数据处理方法通过分段进行加密方式对监管机构的数据信息进行国储，更有效地保障了数据信息的安全性。该计量设备跨业务的数据处理方法通过构建自适应加密解密模型对监管机构的数据信息在处理过程进行自适应加密保护，保障了数据安全可信，保障数据安全可信，也提高数据互通的安全性。
在本申请的一个实施例中，根据用户对与用户对应的数据信息进行处理，确定与用户对应的服务信息包括：若用户为应用企业或生产企业，采用深度学习神经网络分别对应用企业的数据信息和生产企业的数据信息进行数据提取，得到对应用户的服务信息。
需要说明的是，对针对电力公司作为应用企业采集到的数据信息集合记为DataD，生产企业采集到的数据信息集合DataS采用深度学习神经网络进行处理得到服务信息。在本实施例中，采用构建的深度学习神经网络对采集到数据信息DataS和DataD进行提取，并根据用户提取的信息提供响应具体服务。例如，以DataD为例，将集合DataD中数据信息作为深度学习神经网络输入层的输入，随后根据输入层的权重矩阵和偏置矩阵，得到对应的输入层输出，将输入层输出作为隐含层的输入，并通过多层隐含层对信息进行处理得到隐含层的输出，将隐含层输出经过冲激函数作用得到输出层输入，最后经输出层作用得到输出层的输出，得到电力公司对应的相关数据信息(即时服务信息)，服务信息包含招标采购信息、供应链信息、验收检测信息和质量监管信息等。在对电力公司中的数据集合DataD进行相关信息提取，电力公司的相关信息包含招标采购信息(招标名称，招标类型，招标公告，招标预告，招标变更等)、供应链信息(供应源信息，生产信息，分销配送信息，顾客需求信息等)、验收检测信息(验收项目名称，检测团队信息，验收项目材料信息，验收记录)和质量监管信息等。对生产企业中的数据集合DataS进行相关信息提取，生产过程的相关信息包含质量分析信息(产品名称，质量标准，产品水平信息，产品成本信息，产品比较信息等)、供应链信息(供应源信息，生产信息，分销配送信息，顾客需求信息等)和技术交流信息(专家信息，技术标准信息，生产企业信息，技术领域信息等)等。
进一步地，在深度学习神经网络中，其输入层输入的数据是DataS和 DataD，将两组数据分别进行学习。以DataD为例，输入层的权重矩阵和偏置矩阵分别为Ws、Bs，则对应的输入层输出为：Sout＝WsDataD+Bs。隐含层：当隐含层仅有一层时，隐含层的输入为：YIn＝WsySout+By，其中，Wsy表示输入层到隐含层的权值矩阵，By表示基底集合。当隐含层含有多层时，隐含层的第a层神经元的输入为：
式中，
表示第a-1层隐含层到第a层隐含层的权值矩阵；YIna-1表示第 a-1层隐含层的输出量传送至第a层隐含层的部分；Hj表示第j层隐含层状态； wyy表示两隐含层之间的权值矩阵，根据两隐含层之间各神经元之间关系确定。隐含层的输出为：Youta＝J(YIna)，J(·)为常见激活函数，通过隐含层计算，输出层的输入为：CIn＝WycYout+Bc，其中，Wyc表示隐含层到输出层的权值矩阵，Bc表示基底集合。输出层的输出为：Cout＝J(CIn)；即得到提取到的相关数据信息
在构建深度学习神经网络过程中通过在多层隐含层输出时，将前几层隐含层状态考虑在内，使得隐含层各层输入参数更加丰富，使得该计量设备跨业务的数据处理方法通过深度学习神经网络处理输出结果更加准确，更快速的完成深度学习神经网络的构建。
进一步地，在构建深度学习神经网络过程中，采用优化交叉熵损失函数更新深度学习神经网络参数，深度学习神经网络参数包含 Ws、Wsy、Wyc、B＝(Bs、By、Bc)。
需要说明的是，采用优化交叉熵损失函数更新深度学习神经网络参数主要是通过损失函数L量化模型在当前位置的损失，即真实结果值Cout和深度学习神经网络预测值Cout′的差距深度学习神经网络t时刻的优化交叉熵损失函数Lt为：
则对应P个时刻的全局损失为：
时钟，ρt表示t时刻损失函数Lt的权重值。
之后采用坡度下降法进行迭代计算来更新深度学习神经网络网格参数，在反向传播时，在某一序列位置t的梯度损失由当前位置的输出对应的梯度损失和序列索引位置t+1时的梯度损失两部分共同决定，对于权值矩阵在某一序列位置t的梯度损失需要反向传播一步步的计算，序列索引t位置的隐含层状态的梯度为：
从而得到更新神经网络参数的梯度计算表达式：
直到深度学习神经网络参数的值发生收敛。
在本申请的一个实施例中，根据用户对与用户对应的数据信息进行处理，确定与用户对应的服务信息包括：若用户为社会公众，采用深度学习神经网络对社会公众的数据信息进行数据处理，得到社会公众用电情况的服务信息。
需要说明的是，对社会公众采集到的数据信息的信息集合DataG，同样采用深度学习神经网络进行学习处理，得到社会公众的用电情况。之后通过监督评估模块对用电情况进行评估是否超预警线，若超预警线，则监督评估模块评估出超出预警程度并传送至公共服务模块，随后发送至对应用户模块，便于电力公司对社会公众的用电监督，提高平台的互通性。
在本申请的一个实施例中，根据用户对与用户对应的数据信息进行融合评估处理，得到监督数据包括：
获取监管机构中数据信息的计量参数，计量参数包括计量人员、温度、湿度和计量设备的工作状态；
根据计量参数采用融合计算方式处理，获得评估参数；
根据评估参数与预警阈值区间对比，得到监督数据。
进一步地，根据评估参数与预警阈值区间对比，得到用于监督的告警数据包括：若评估参数不大于预警阈值区间的最小值，则该评估参数作为一级告警的监督数据；若评估参数属于预警阈值区间，则该评估参数作为二级告警的监督数据；若评估参数不小于预警阈值区间的最大值，则该评估参数作为三级告警的监督数据。
需要说明的是，根据用户对与用户对应的数据信息进行融合评估处理得到监督数据以监管机构的计量实验室的数据信息作为案例说明。将计量实验室的数据信息的信息集合记为DataJ，之后基于信息集合DataJ的数据构建风险评估预警模型，风险评估预警模型表达式为：
式中，
表示对监管机构中采集到的相关计量实验室信息的集合提取到的计量参数，计量参数包含计量实验室的人员信息、温度、湿度、计量设备的工作状态参数以及其他计量实验室相关信息；S表示信息提取矩阵，信息提取矩阵，可将集合中的信息利用现有的分类算法进行提取，得到独立的信息元素；Y表示预警阈值区间集合，包含所有分类数据中所包含的预警阈值区间，预警阈值区间集合根据计量实验室规范制度，计量实验室设备溯源数据，计量实验室设备工作状态以及其他相关信息来定义；Out表示风险评估预警模型的输出集合；具体过程如下：
通过信息提取矩阵对数据信息集合DataJ进行提取得到
得到计量实验室的人员信息(Peo)，温度、湿度、计量设备的工作状态参数(Eq)以及其他计量实验室相关信息(Other)，通过对提取到的计量参数进行融合计算得到评估参数，并与预警阈值区间进行对比，得到计量实验室的风险评估状态，进一步得到预警级别。
进一步地，根据计量参数采用融合计算方式处理，可以通过以下案例说明，具体过程如下：
根据计量实验室的工作状态参数Eq中的某时刻温度集合 T＝{T1，T2，…，Tl}，则温度集合T由计量实验室中的温度传感器获取，融合计算得到标准温度ΔT为：
式中，l表示采集到的温度集合T中的元素总个数，
表示温度集合T的均值，Ti、Tj分别表示第i、j个温度元素。进一步，若针对计量实验室工作状态参数中的温度的预警阈值区间为[σ1，σ2]，融合计算后得到评估参数ΔT，若ΔT≤σ1，则为一级警告，若σ1＜ΔT＜2，则为二级警告，若ΔT≥σ2，则为三级警告。
在本申请实施例中，该计量设备跨业务的数据处理方法通过自适应加密解密方式对监管机构的数据信息在处理过程进行自适应加密保护，保障了数据安全可信，保障数据安全可信，提高数据互通的安全性；通过深度学习神经网络的多层隐含层输出时，将前几层隐含层状态考虑在内，使得隐含层各层输入参数更加丰富，输出结果更加准确，能够对应用企业、生产企业和社会公众的数据信息处理的更快速、更加准确；采用融合计算方式对数据信息处理得到监督数据，能够更好的为用户提供服务，实现业务的互通性，更高效的为用户提供便利。
实施例三：
本申请还提供一种终端设备，包括处理器和存储器；
存储器，用于存储程序代码，并将程序代码传输给处理器；
处理器，用于根据程序代码中的指令执行上述的计量设备跨业务的数据处理方法。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其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；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种计量设备跨业务的数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取用户信息和与所述用户信息对应用户的数据信息，所述用户包括监管机构、应用企业、生产企业和社会公众；
根据所述用户对与所述用户对应的数据信息进行处理，确定与所述用户对应的服务信息并将所述服务信息推送至对应的用户；和/或
根据所述用户对与所述用户对应的数据信息进行融合评估处理，得到监督数据并将所述监督数据推送至对应的用户。
2.根据权利要求1所述的计量设备跨业务的数据处理方法，其特征在于，根据所述用户对与所述用户对应的数据信息进行处理，确定与所述用户对应的服务信息包括：若所述用户为监管机构，采用自适应加密解密方式对所述监管机构的数据信息进行组合保密加密处理，得到加密后的服务信息；
其中，采用自适应加密解密方式对所述监管机构的数据信息进行组合保密加密处理的过程包括：
采用机器学习或数据挖掘方式对所述监管机构的数据信息进行特征提取，得到特征信息；
根据所述特征信息对所述监管机构的数据信息进行分段，得到M段分段数据；
根据保密等级的差异对每段所述分段数据采用组合保密加密，得到加密后的服务信息；
所述监管机构的数据信息和加密后的服务信息均包括监管机构名称、地点、被监管部门信息和监管业务。
3.根据权利要求1所述的计量设备跨业务的数据处理方法，其特征在于，根据所述用户对与所述用户对应的数据信息进行处理，确定与所述用户对应的服务信息包括：若所述用户为应用企业或生产企业，采用深度学习神经网络分别对应用企业的数据信息和生产企业的数据信息进行数据提取，得到对应用户的服务信息。
4.根据权利要求1所述的计量设备跨业务的数据处理方法，其特征在于，根据所述用户对与所述用户对应的数据信息进行处理，确定与所述用户对应的服务信息包括：若所述用户为社会公众，采用深度学习神经网络对社会公众的数据信息进行数据处理，得到社会公众用电情况的服务信息。
5.根据权利要求1所述的计量设备跨业务的数据处理方法，其特征在于，根据所述用户对与所述用户对应的数据信息进行融合评估处理，得到监督数据包括：
获取所述监管机构中数据信息的计量参数，所述计量参数包括计量人员、温度、湿度和计量设备的工作状态；
根据所述计量参数采用融合计算方式处理，获得评估参数；
根据所述评估参数与预警阈值区间对比，得到监督数据。
6.根据权利要求5所述的计量设备跨业务的数据处理方法，其特征在于，根据所述评估参数与预警阈值区间对比，得到用于监督的告警数据包括：若所述评估参数不大于预警阈值区间的最小值，则该评估参数作为一级告警的监督数据；若所述评估参数属于预警阈值区间，则该评估参数作为二级告警的监督数据；若所述评估参数不小于预警阈值区间的最大值，则该评估参数作为三级告警的监督数据。
7.一种计量设备跨业务的一站式服务平台，其特征在于，包括信息获取模块、信息分析模块和监督评估模块；
所述信息获取模块，用于获取用户信息和与所述用户信息对应用户的数据信息，所述用户包括监管机构、应用企业、生产企业和社会公众；
所述信息分析模块，用于根据所述用户对与所述用户对应的数据信息进行处理，确定与所述用户对应的服务信息并将所述服务信息推送至对应的用户；
所述监督评估模块，用于根据所述用户对与所述用户对应的数据信息进行融合评估处理，得到监督数据并将所述监督数据推送至对应的用户。
8.根据权利要求7所述的计量设备跨业务的一站式服务平台，其特征在于，包括用户模块和数据存储模块，所述用户模块用于用户注册得到用户信息并对用户信息进行管理，所述数据存储模块用于对所述信息获取模块、所述信息分析模块和所述监督评估模块的数据进行存储。
9.根据权利要求7所述的计量设备跨业务的一站式服务平台，其特征在于，包括公共服务模块和求助模块，所述公共服务模块用于根据用户需求将所述信息分析模块的服务信息和所述监督评估模块的监督数据传送至对应的用户，所述求助模块用于根据用户的问题需求向用户提供对应问题需求的解答数据。
10.一种终端设备，其特征在于，包括处理器和存储器；
所述存储器，用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器，用于根据所述程序代码中的指令执行如权利要求1-6任意一项所述的计量设备跨业务的数据处理方法。
Priority Applications (1)
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