CN116069849A - 应用于跨平台数据交换共享的人工智能管理系统 - Google Patents

应用于跨平台数据交换共享的人工智能管理系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了应用于跨平台数据交换共享的人工智能管理系统，涉及信息化平台数据交换技术领域，现提出如下方案，包括人工智能共享平台、人机对话模块、登录认证模块、数据监控模块、数据处理模块、独立供电模块、网络连接模块，所述人工智能共享平台包括业务规则配置模块、任务处理模块、人机交互模块、交换中心模块、数据共享模块；本发明通过自动化对数据抓取、处理、共享，简化用户操作难度，消除了数据壁垒，同时基于此发明，减轻了人员的工作负担，降低了开发成本，同时本系统基于分布式的方式运行数据抓取、数据处理、数据共享任务，每个任务独立运行，互不干扰，可很好的解决单一平台运行不稳定的问题。

Description

应用于跨平台数据交换共享的人工智能管理系统
技术领域
本发明涉及信息化平台数据交换技术领域，尤其涉及应用于跨平台数据交换共享的人工智能管理系统。
背景技术
当前互联网技术快速发展，各种信息化软件层出不穷，由于各业务系统可能存在多个软件厂家开发，彼此之间的数据结构、算法、存储形式均存在不同程度的差异，造成数据共享障碍，形成了信息壁垒。此前如果需要做到数据共享，只能通过数据接口或者前置机的形式实现，无形之中增加了开发成本，为此，我们提出一种应用于跨平台数据交换共享的人工智能管理系统。
发明内容
本发明提出的应用于跨平台数据交换共享的人工智能管理系统，以解决现有技术中的上述不足之处。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
应用于跨平台数据交换共享的人工智能管理系统，包括人工智能共享平台、人机对话模块、登录认证模块、数据监控模块、数据处理模块、独立供电模块、网络连接模块、数据源、第三方系统和AI数据转录模块；
所述人工智能共享平台包括用于抓取数据配置规则的业务规则配置模块，用于根据业务规则配置模块配置的规则进行第三方平台数据抓取的任务处理模块，且当其它平台验证登录账号时，任务处理模块验证对应身份，验证成功后解析数据格式抓取对应数据内容返回给人工智能共享平台；
所述人工智能共享平台获取到抓取的数据，对抓取数据的格式、完整性、重复性进行分析、校验、清洗、抽取和建模，随后数据通过ETL工具进行分析、校验、清洗、抽取和建模，将经分析处理后的数据统一存储在数据库中；
其中，所述人工智能共享平台通过ETL工具将数据格式根据数据用途分为不同类别，对抓取的数据进行分析，不同用途的数据对应不同的字段代码，不同的数据记作不同的字段代码记作
Figure SMS_1
，然后根据
Figure SMS_2
进行归类，ETL工具对归类完成的数据进行完整性判断，在数据传输中，通过奇偶检验法对传输的数据进行完整性判断，随后将残缺数据删除并反馈，然后对抓取数据通过重复性数据剔除算法进行重复性剔除，防止占用内存，确保数据格式的正确性、数据完整性和数据的唯一性；
交换中心模块通过配置数据交换共享的规则，将获取到的数据和其它平台建立联系；
数据共享模块根据交换中心模块设置的规则将数据通过AI数据转录模块传输到对应的系统平台中，完成数据传输工作；
AI数据转录模块将数据共享模块传输的数据智能转录到第三方系统中，所述人机交互模块控制整个系统的输入、输出、和控制系统运行，便于用户方便快捷操作系统功能，所述网络连接模块能够使用有线网络和无线网络接入互联网，同时支持通过蓝牙连接外部设备，所述人机对话模块可实现人机语音交互，更加方便，所述登录认证模块对登录人身份账号进行验证，所述数据监控模块对数据进行监控管理，所述数据处理模块对数据进行操作处理，所述任务监控模块用于对任务处理模块和数据共享模块进行监控，实时掌握系统运行状态，所述存储数据库模块用于将任务处理模块抓取到的数据进行存储，任务处理模块和数据共享模块采用分布式方式运行，同一个任务可通过多个服务并行运行，提高数据处理、共享效率。
优选的，所述人工智能共享平台还包括人机交互模块、交换中心模块、数据共享模块、任务监控模块和存储数据库模块，所述人工智能共享平台与数据源实现双向连接，所述人工智能共享平台输出端与第三方系统的输入端通过AI数据转录模块连接，所述业务规则配置模块的输出端与任务处理模块的输入端连接，所述业务规则配置模块的输出端与存储数据库模块的输入端连接，所述存储数据库模块的输出端与数据共享模块的输入端连接，所述任务监控模块与任务处理模块实现双向连接，所述任务监控模块与数据共享模块实现双向连接，所述交换中心模块的输出端与数据共享模块的输入端连接，所述人机交互模块的输出端均与业务规则配置模块、任务处理模块、人机交互模块、交换中心模块、数据共享模块、任务监控模块和存储数据库模块的输入端连接，所述数据源包括WEB应用、数据接口、网站和数据库，所述第三方系统包括多个WEB应用。
优选的，所述人工智能共享平台通过ETL对校验后的数据进行清洗，所述清洗包括空值处理、数据格式化和建立ETL过程的主外键约束，所述建立ETL过程的主外键约束是通过建立一张主表，存放数据的基本信息，建立ID字段作为该表的主键，用于唯一标示表中的某一条记录，作为后续关联表的外键，所述主外键约束可增强数据之间的关联性，有助于规范所抓取数据的数据结构，为后续进一步的数据处理打好基础；
所述人工智能共享平台对清洗后的数据通过ETL工具进行抽取，然后通过ETL建立数据模型，使数据更形象直观。
优选的，所述重复性数据剔除算法如下：设要比对的两序列为
Figure SMS_3
，其中n，m分别为序列A，B的长度确定置换矩阵和空位罚分方法；
Figure SMS_4
- 组成序列的元素之间的相似性得分；
Figure SMS_5
- 长度为K的空位罚分；
创建得分矩阵H并初始化其首行和首列，该矩阵的大小为n+1行、m+1列（计数从0开始）；
即记作：
Figure SMS_6
；
以此为基础，从左到右，从上到下进行打分，填充得分矩阵H剩余部分，
Figure SMS_7
；
其中；
Figure SMS_8
表示将
Figure SMS_9
比对的相似性得分；
Figure SMS_10
表示
Figure SMS_11
位于一段长度为k的删除的末端的得分；
Figure SMS_12
表示
Figure SMS_13
位于一段长度为
Figure SMS_14
的删除的末端的得分；
0表示
Figure SMS_15
到此为止无相似性；
此时，矩阵H中得分最高的元素开始根据得分的来源回溯至上一位置，如此反复直至遇到得分为0的元素。
优选的，所述数据格式包括json、xpath、html和xml，所述第三方平台包括网站、管理平台和内部系统，所述数据抓取的范围与关键字依据所需抓取数据的属性进行确定。
优选的，所述业务规则配置模块和交换中心模块在配置规则的时候从获取目标规则配置文件，然后从候选处理引擎中，选取与目标规则配置文件的编程语言相适配的目标处理引擎通过目标处理引擎，采用目标规则配置文件配置目标规则。
与现有的技术相比，本发明的有益效果是：通过自动化的数据抓取、处理、共享，简化用户操作难度，消除了数据壁垒，同时基于此发明，减轻了人员的工作负担，降低了开发成本，同时本系统基于分布式的方式运行数据抓取、数据处理、数据共享任务，每个任务独立运行，互不干扰，可很好的解决单一平台运行不稳定的问题，对登录账号进行验证处理，保障账号的安全性，满足多种数据格式的解析，涵盖数据范围更广，而且对电池进行保温散热处理，提高电池的可用容量，电池更加耐用。
附图说明
图1为本发明提出的应用于跨平台数据交换共享的人工智能管理系统的系统结构图；
图2为本发明提出的应用于跨平台数据交换共享的人工智能管理系统的交互流程图；
图3为本发明提出的应用于跨平台数据交换共享的人工智能管理系统的供电模块左前俯视立体结构示意图；
图4为本发明提出的应用于跨平台数据交换共享的人工智能管理系统的供电模块右前俯视立体结构示意图；
图5为本发明提出的应用于跨平台数据交换共享的人工智能管理系统的供电模块右后俯视立体结构示意图；
图6为本发明提出的应用于跨平台数据交换共享的人工智能管理系统的供电模块右前仰视立体结构示意图。
图中：1、底座；2、电池网箱；3、保温机构；31、固定架；32、转轴一；33、保温棉一；34、锥齿轮一；35、锥齿轮二；36、锥齿轮三；37、锥齿轮四；38、保温棉二；39、保温棉三；4、散热机构；41、支撑板；42、转轴二；43、橡胶套；44、吹风扇；45、抽风扇；46、皮带；47、皮带轮；48、转轴三；5、驱动机构；51、电机；52、齿轮一；53、往复螺杆；54、单向齿轮二；55、单向齿轮一；56、移动板；57、齿条；58、导向杆；59、齿轮二。
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。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
实施例
参照图1-图2：应用于跨平台数据交换共享的人工智能管理系统，包括人工智能共享平台、人机对话模块、登录认证模块、数据监控模块、数据处理模块、独立供电模块、网络连接模块、数据源、第三方系统和AI数据转录模块；
人工智能共享平台包括业务规则配置模块、任务处理模块、人机交互模块、交换中心模块、数据共享模块、任务监控模块和存储数据库模块；
人工智能共享平台通过业务规则配置模块抓取数据的配置规则，任务处理模块根据业务规则配置模块配置的规则进行第三方平台数据抓取，当其它平台验证登录账号时，任务处理模块验证对应身份，验证成功后解析数据格式抓取对应数据内容返回给人工智能共享平台；
人工智能共享平台获取到抓取的数据，对抓取数据的格式、完整性、重复性进行分析、校验、清洗、抽取和建模，随后数据通过ETL工具进行分析、校验、清洗、抽取和建模，将经分析处理后的数据统一存储在数据库中；
交换中心模块通过配置数据交换共享的规则，将获取到的数据和其它平台建立联系；
数据共享模块根据交换中心模块设置的规则将数据通过AI数据转录模块传输到对应的系统平台中，完成数据传输工作；
AI数据转录模块将数据共享模块传输的数据智能转录到第三方系统中，人机交互模块控制整个系统的输入、输出、和控制系统运行，便于用户方便快捷操作系统功能，独立供电模块，能够储存至少半小时以上的蓄电维持机器人使用，网络连接模块能够使用有线网络和无线网络接入互联网，同时支持通过蓝牙连接外部设备，人机对话模块实现人机语音交互，更加方便，登录认证模块对登录人身份账号进行验证，数据监控模块对数据进行监控管理，数据处理模块对数据进行操作处理，任务监控模块用于对任务处理模块和数据共享模块进行监控，实时掌握系统运行状态，存储数据库模块用于将任务处理模块抓取到的数据进行存储，任务处理模块和数据共享模块采用分布式方式运行，同一个任务可通过多个服务并行运行，提高数据处理、共享效率。
本发明中，人工智能共享平台与数据源实现双向连接，人工智能共享平台输出端与第三方系统的输入端通过AI数据转录模块连接，业务规则配置模块的输出端与任务处理模块的输入端连接，业务规则配置模块的输出端与存储数据库模块的输入端连接，存储数据库模块的输出端与数据共享模块的输入端连接，任务监控模块与任务处理模块实现双向连接，任务监控模块与数据共享模块实现双向连接，交换中心模块的输出端与数据共享模块的输入端连接，人机交互模块的输出端均与业务规则配置模块、任务处理模块、人机交互模块、交换中心模块、数据共享模块、任务监控模块和存储数据库模块的输入端连接，数据源包括WEB应用、数据接口、网站和数据库，第三方系统包括多个WEB应用。
本发明中，人工智能共享平台通过ETL工具将数据格式根据数据用途分为不同类别，对抓取的数据进行分析，不同用途的数据对应不同的字段代码，不同的数据记作不同的字段代码记作
Figure SMS_16
，然后根据
Figure SMS_17
进行归类，ETL工具对归类完成的数据进行完整性判断，在数据传输中，通过奇偶检验法对传输的数据进行完整性判断，随后将残缺数据删除并反馈，然后对抓取数据通过重复性数据剔除算法进行重复性剔除，防止占用内存，确保数据格式的正确性、数据完整性和数据的唯一性；
人工智能共享平台通过ETL对校验后的数据进行清洗，清洗包括空值处理、数据格式化和建立ETL过程的主外键约束，建立ETL过程的主外键约束是通过建立一张主表，存放数据的基本信息，建立ID字段作为该表的主键，用于唯一标示表中的某一条记录，作为后续关联表的外键，主外键约束可增强数据之间的关联性，有助于规范所抓取数据的数据结构，为后续进一步的数据处理打好基础；
人工智能共享平台对清洗后的数据通过ETL工具进行抽取，然后通过ETL建立数据模型，使数据更形象直观。
本发明中，重复性数据剔除算法如下：设要比对的两序列为
Figure SMS_18
，其中n，m分别为序列A，B的长度确定置换矩阵和空位罚分方法；
Figure SMS_19
- 组成序列的元素之间的相似性得分；
Figure SMS_20
- 长度为K的空位罚分；
创建得分矩阵H并初始化其首行和首列，该矩阵的大小为n+1行、m+1列（计数从0开始）；
即记作：
Figure SMS_21
；
以此为基础，从左到右，从上到下进行打分，填充得分矩阵H剩余部分，
Figure SMS_22
；
其中；
Figure SMS_23
表示将
Figure SMS_24
比对的相似性得分；
Figure SMS_25
表示
Figure SMS_26
位于一段长度为k的删除的末端的得分；
Figure SMS_27
表示
Figure SMS_28
位于一段长度为
Figure SMS_29
的删除的末端的得分；
0表示
Figure SMS_30
到此为止无相似性；
此时，矩阵H中得分最高的元素开始根据得分的来源回溯至上一位置，如此反复直至遇到得分为0的元素。
本发明中，数据格式包括json、xpath、html和xml，第三方平台包括网站、管理平台和内部系统，数据抓取的范围与关键字依据所需抓取数据的属性进行确定。
本发明中，业务规则配置模块和交换中心模块在配置规则的时候从获取目标规则配置文件，然后从候选处理引擎中，选取与目标规则配置文件的编程语言相适配的目标处理引擎通过目标处理引擎，采用目标规则配置文件配置目标规则。
实施例
参照图3-图6：供电模块包括底座1，底座1的顶部固定有电池网箱2，电池网箱2的内部套设有电池，电池的底部与底座1固定连接，电池网箱2的顶部安装有保温机构3，保温机构3包括与电池网箱2顶部固定连接的多个固定架31，相邻两个固定架31上转动连接有同一个转轴一32，转轴一32的外部固定有保温棉一33，底座1的顶部安装有散热机构4，底座1的顶部安装有驱动机构5，驱动机构5分别驱动保温机构3和散热机构4旋转。
本发明中，保温机构3还包括与右侧转轴一32一端固定连接的锥齿轮一34，位于后侧转轴一32的两端均固定有锥齿轮二35，位于右侧锥齿轮二35的一侧与锥齿轮一34相啮合，位于左侧转轴一32的两端均固定有锥齿轮三36，位于后侧锥齿轮三36的一侧与锥齿轮二35相啮合，位于前侧转轴一32的一端固定有锥齿轮四37，位于前侧锥齿轮三36的一侧与锥齿轮四37相啮合，电池网箱2的顶部固定有保温棉二38，电池网箱2的外部固定有多个保温棉三39，散热机构4包括与底座1顶部固定连接的两个支撑板41，支撑板41的内部转动连接有转轴二42，转轴二42的外部固定有橡胶套43，橡胶套43的外部开设有防滑纹路，位于前侧转轴二42的外部固定有吹风扇44，位于后侧转轴二42的外部固定有抽风扇45，底座1的顶部转动连接有多个转轴三48，转轴三48的外部固定有皮带轮47，多个皮带轮47的外部套设有同一个皮带46，橡胶套43的底部与皮带46紧密贴合。
本发明中，驱动机构5包括与底座1顶部固定连接的电机51，电机51的输出轴一端固定有齿轮一52，底座1的顶部转动连接有往复螺杆53，往复螺杆53的外部固定有单向齿轮一55，单向齿轮一55的一侧与齿轮一52相啮合，往复螺杆53的外部螺纹套设有移动板56，移动板56的内部套设有导向杆58，导向杆58的底端与底座1固定连接，移动板56的顶部固定有齿条57，位于右侧转轴一32的一端固定有齿轮二59，齿条57的一侧与齿轮二59相啮合，位于右前侧转轴三48的外部固定有单向齿轮二54，齿轮一52的一侧与单向齿轮二54相啮合。
供电模块工作原理：根据温度情况，启动电机51正传带动齿轮一52旋转，齿轮一52正传则会带动单向齿轮一55和往复螺杆53转动，往复螺杆53转动使移动板55推动齿条57上移带动齿轮二59和转轴一32转动，转轴一32通过锥齿轮一34、锥齿轮二35、锥齿轮三36和锥齿轮四37联动，对缠绕在外部的保温棉一33放料，保温棉一33贴着电池网箱2外壁往下放，保温棉三39补住保温棉一33之间的缝隙，提高保温效果，如果季节温度过高，则需要对保温棉一33收卷，移动板56移动到往复螺杆53顶部的时候带动齿条57下移，使齿轮二59和转轴一32转动，对保温棉一33收卷，电机51反转，使齿轮一52带动单向齿轮二54、转轴三48和皮带轮47转动，皮带轮47通过皮带46带动另外三个转轴三48转动，皮带47移动的时候与橡胶套43之间的摩擦力会使转轴二42、抽风扇45和吹风扇44转动，吹风扇44转动对电池吹风降温，抽风扇45转动将电池热度抽走。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.应用于跨平台数据交换共享的人工智能管理系统，其特征在于，包括人工智能共享平台、人机对话模块、登录认证模块、数据监控模块、数据处理模块、独立供电模块、网络连接模块、数据源、第三方系统和AI数据转录模块；
所述人工智能共享平台包括用于抓取数据配置规则的业务规则配置模块，用于根据业务规则配置模块配置的规则进行第三方平台数据抓取的任务处理模块，且当其它平台验证登录账号时，任务处理模块验证对应身份，验证成功后解析数据格式抓取对应数据内容返回给人工智能共享平台；
所述人工智能共享平台获取到抓取的数据，对抓取数据的格式、完整性、重复性进行分析、校验、清洗、抽取和建模，随后数据通过ETL工具进行分析、校验、清洗、抽取和建模，将经分析处理后的数据统一存储在数据库中；
其中，所述人工智能共享平台通过ETL工具将数据格式根据数据用途分为不同类别，对抓取的数据进行分析，不同用途的数据对应不同的字段代码，不同的数据记作不同的字段代码记作
Figure QLYQS_1
，然后根据
Figure QLYQS_2
进行归类，ETL工具对归类完成的数据进行完整性判断，在数据传输中，通过奇偶检验法对传输的数据进行完整性判断，随后将残缺数据删除并反馈，然后对抓取数据通过重复性数据剔除算法进行重复性剔除；
交换中心模块通过配置数据交换共享的规则，将获取到的数据和其它平台建立联系；
数据共享模块根据交换中心模块设置的规则将数据通过AI数据转录模块传输到对应的系统平台中，完成数据传输工作；
AI数据转录模块将数据共享模块传输的数据智能转录到第三方系统中。
2.根据权利要求1所述的应用于跨平台数据交换共享的人工智能管理系统，其特征在于，所述人工智能共享平台还包括人机交互模块、交换中心模块、数据共享模块、任务监控模块和存储数据库模块，所述人工智能共享平台与数据源实现双向连接，所述人工智能共享平台输出端与第三方系统的输入端通过AI数据转录模块连接，所述业务规则配置模块的输出端与任务处理模块的输入端连接，所述业务规则配置模块的输出端与存储数据库模块的输入端连接，所述存储数据库模块的输出端与数据共享模块的输入端连接，所述任务监控模块与任务处理模块实现双向连接，所述任务监控模块与数据共享模块实现双向连接，所述交换中心模块的输出端与数据共享模块的输入端连接，所述人机交互模块的输出端均与业务规则配置模块、任务处理模块、人机交互模块、交换中心模块、数据共享模块、任务监控模块和存储数据库模块的输入端连接，所述数据源包括WEB应用、数据接口、网站和数据库，所述第三方系统包括多个WEB应用。
3.根据权利要求1所述的应用于跨平台数据交换共享的人工智能管理系统，其特征在于，所述人工智能共享平台通过ETL对校验后的数据进行清洗，所述清洗包括空值处理、数据格式化和建立ETL过程的主外键约束，所述建立ETL过程的主外键约束是通过建立一张主表，存放数据的基本信息，建立ID字段作为该表的主键，用于唯一标示表中的某一条记录，作为后续关联表的外键，所述主外键约束可增强数据之间的关联性，有助于规范所抓取数据的数据结构，为后续进一步的数据处理打好基础；
所述人工智能共享平台对清洗后的数据通过ETL工具进行抽取，然后通过ETL建立数据模型，使数据更形象直观。
4.根据权利要求1所述的应用于跨平台数据交换共享的人工智能管理系统，其特征在于，所述重复性数据剔除算法如下：设要比对的两序列为
Figure QLYQS_3
，其中n，m分别为序列A，B的长度确定置换矩阵和空位罚分方法；
Figure QLYQS_4
- 组成序列的元素之间的相似性得分；
Figure QLYQS_5
- 长度为K的空位罚分；
创建得分矩阵H并初始化其首行和首列，该矩阵的大小为n+1行、m+1列（计数从0开始）；
即记作：
Figure QLYQS_6
；
以此为基础，从左到右，从上到下进行打分，填充得分矩阵H剩余部分，
Figure QLYQS_7
；
其中；
Figure QLYQS_8
表示将
Figure QLYQS_9
比对的相似性得分；
Figure QLYQS_10
表示
Figure QLYQS_11
位于一段长度为k的删除的末端的得分；
Figure QLYQS_12
表示
Figure QLYQS_13
位于一段长度为
Figure QLYQS_14
的删除的末端的得分；
0表示
Figure QLYQS_15
到此为止无相似性；
此时，矩阵H中得分最高的元素开始根据得分的来源回溯至上一位置，如此反复直至遇到得分为0的元素。
5.根据权利要求1所述的应用于跨平台数据交换共享的人工智能管理系统，其特征在于，所述数据格式包括json、xpath、html和xml，所述第三方平台包括网站、管理平台和内部系统，所述数据抓取的范围与关键字依据所需抓取数据的属性进行确定。
6.根据权利要求1所述的应用于跨平台数据交换共享的人工智能管理系统，其特征在于，所述业务规则配置模块和交换中心模块获取目标规则配置文件，然后从候选处理引擎中，选取与目标规则配置文件的编程语言相适配的目标处理引擎通过目标处理引擎，采用目标规则配置文件配置目标规则。
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