CN116339647A - 基于人工智能的计算机数据管理系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于人工智能的计算机数据管理系统，数据采集单元、数据分类单元和信息输出单元，本发明涉及计算机数据管理技术领域，解决了没有对存储过程中的数据进行核验，后续使用的时候会存在个人信息暴露的技术问题，本发明通过根据已有正常数据的基础信息来对存储过程中的数据进行核验，一方面能够提高数据存储的安全性，另一方面避免被篡改的时候在后续使用过程中，盗取使用者的个人信息，从而对使用者的个人利益造成损失，其次针对通过核验的数据进行存储，根据核验数据的基础信息结合时间来对大容量数据和小容量数据进行存储，并对其进行排序方便后续进行查找，同时采取不同的存储方式来进行存储，能够保证存储空间的最大化利用。

Description

基于人工智能的计算机数据管理系统
技术领域
本发明涉及计算机数据管理技术领域，具体为基于人工智能的计算机数据管理系统。
背景技术
随着互联网技术的发展，计算机也越来越普及，现今许多人利用计算机办公和存储数据，计算机办公方便快捷。
根据申请号为CN202310069742.9的专利显示，该专利包括：获取明文序列以及加密序列，在网格中随机选择顶点作为起点，将起点作为当前顶点，将明文序列中的元素作为当前顶点的顶点类型，根据顶点类型获取目标格，进一步得到新的当前顶点；根据加密序列中的在获取目标格的过程中嵌入干扰信息，最终得到网格连通图；根据网格连通图得到连通域和非连通域，根据连通域中包含的格子的数量以及网格中所有格子的数量对网格进行填充，得到密文图像。本发明密文图像复杂无规律，确保了敏感信息存储的安全性。
上述专利通过对数据进行加密来提高数据的安全性，进一步的确保了敏感信息存储的安全性。但是现有的部分计算机数据在进行管理的时候，存在数据被篡改的情况，计算机用户在使用篡改的数据过程中，没有在存储的时候对数据进行核验，会暴露个人信息，其次在对数据进行存储的时候，不同容量大小的数据在存储的时候，不能合理的对存储空间进行规划，存在存储空间浪费的情况。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了基于人工智能的计算机数据管理系统，解决了没有对存储过程中的数据进行核验，后续使用的时候会存在个人信息暴露的问题。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：基于人工智能的计算机数据管理系统，包括：
数据采集单元，用于采集目标对象基础信息，目标对象为同类型数据并用i表示，基础信息包括：读取速度SDi和容量RLi，并将目标对象基础信息传输到数据分类单元；
数据分类单元，用于获取目标对象基础信息和预设值，接着将目标对象读取速度SDi与预设值比较得到快读取数据和慢读取数据，并将慢读取数据传输到数据计算单元；
数据计算单元，用于对获取到的慢读取数据按照容量大小划分为大容量数据和小容量数据；
数据验证单元，用于根据获取到的大容量数据特征值验证区间和小容量区间值验证区间对目标对象的特征值DKi进行验证，将目标对象划分为验证数据和未验证数据，同时生成验证信号和未验证信号，并将验证信号传输到数据存储单元，未验证信号传输到信息输出单元；
数据存储单元，用于获取到传输的验证信号并进行分析得到存储信息，并将存储信息传输到信息输出单元。
作为本发明的进一步方案：数据计算单元对慢读取数据的具体划分方式如下：
当RLi≥YS1时，系统判定该慢读取数据为大容量数据，当RLi<YS1时，系统判定该快读取数据为小容量数据；
接着根据读取速度SDi和容量RLi计算出大容量数据特征值并记作DKi，具体的计算方式如下：
S1：获取到所有大容量数据的容量值RLi，并计算出容量平均值RLP作为计算标准值，接着获取到大容量数据读取速度SDi的最小值和最大值并分别记作SDimin和SDimax；
S2：接着将容量平均值RLP和读取速度最小值SDimin代入公式：
Figure SMS_1
计算得到特征值最小值，同理将容量平均值RLP和读取速度最大值SDimax代入公式：
Figure SMS_2
计算得到特征值最大值；
S3：将区间[DKmin，DKmax]作为大容量数据特征值验证区间。
作为本发明的进一步方案：数据验证单元对目标对象的具体验证方式如下：
W1：获取到目标对象的读取速度SDi和容量RLi，此处以目标对象为快读取数据中的大容量数据为例进行分析，并计算目标对象的特征值DKi，接着将目标对象特征值DKi与大容量数据特征值区间[DKmin，DKmax]进行比较；
W2：当目标对象特征值DKi存在大容量数据特征值区间[DKmin，DKmax]内时，系统判定为验证数据并生成验证信号，当目标对象特征值DKi不存在于大容量数据特征值区间[DKmin，DKmax]内时，系统判定为未验证数据并生成未验证信号，此处未验证信号表示为对应的数据存在异常，通过对数据特征值进行验证来对数据的真伪进行验证，从而来提高数据存储的安全。
作为本发明的进一步方案：数据存储单元对验证信号的具体分析方式如下：
P1：预先建立同类型数据存储空间，并将同类型数据存储空间的存储容量按照A：B比例划分为大容量存储空间和小容量存储空间，且A和B中比例大的为大容量存储空间，本申请中A：B=7：3，A：B的比值可以根据大容量数据和小容量数据的总容量占比进行划分，同时可以由操作人员自行设定划分比例；
P2：将大容量存储空间按照时间段T进行划分，此处T的时间取值为三十天，此外T的取值由操作人员自行设定，将验证数据的特征值DKi按照从小到大进行排序，同时获取到相同时间段t内的验证数据记作同时段验证数据，同时段验证数据为一个整体，可以理解为一个数据包，并对同时段数据进行存储，此处相同时间段t取值为1、2、3、…、24，本申请中t=1，接着获取到同时段存储数据，并将同时段存储数据容量RLi按照
Figure SMS_3
分割成多组容量数据包，并对多组容量数据包进行存储，同时生成对应的大容量数据存储信息，并将其传输到信息输出单元，此处n的具体数值由操作人员进行设定，且容量RLi分割后为整数，同时并不是按照均分的方式进分割。
作为本发明的进一步方案：信息输出单元，用于获取到传输的大容量数据存储信息，并通过显示设备显示给操作人员。
作为本发明的进一步方案：对同类型小容量数据的具体存储方式如下：
数据计算单元，同理步骤S1、S2和S3的计算方式，计算得到小容量数据特征值验证区间和目标对象的特征值DKi，并将大容量数据特征值验证区间和小容量特征值验证区间传输到数据验证单元；
数据验证单元，按照相同的方式对小容量数据进行验证，得到小容量验证数据，并将小容量验证数据传输到数据存储单元；
数据存储单元，获取到传输的小容量验证数据，同时获取到小容量验证数据的访问时间，并按照访问时间从远到近进行排序，接着筛选出同时间段内的小容量验证数据同时生成对应的小容量验证数据包，并对其进行存储生成对应的小容量验证数据包存储信息，然后将小容量验证数据包的存储信息传输到信息输出单元。
作为本发明的进步方案：快读取数据具体的存储方式为：系统直接对快读取数据进行存储，并将存储信息传输到信息输出单元。
有益效果
本发明提供了基于人工智能的计算机数据管理系统。与现有技术相比具备以下有益效果：
本发明通过根据已有正常数据的基础信息来对存储过程中的数据进行核验，一方面能够提高数据存储的安全性，另一方面避免被篡改的时候在后续使用过程中，盗取使用者的个人信息，从而对使用者的个人利益造成损失，其次针对通过核验的数据进行存储，根据核验数据的基础信息结合时间来对大容量数据和小容量数据进行存储，并对其进行排序方便后续进行查找，同时采取不同的存储方式来进行存储，能够保证存储空间的最大化利用。
附图说明
图1为本发明系统框图。
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。
实施例一
请参阅图1，本申请提供了基于人工智能的计算机数据管理系统，包括：
数据采集单元，用于采集目标对象基础信息，目标对象为同类型数据并用i表示，基础信息包括：读取速度SDi和容量RLi，并将目标对象基础信息传输到数据分类单元。
存储单元，存储有预设值，并将预设值传输到数据分类单元。
数据分类单元，用于获取目标对象基础信息和预设值，接着将目标对象读取速度SDi与预设值比较得到快读取数据和慢读取数据，并将慢读取数据传输到数据计算单元。
数据计算单元，用于对获取到的慢读取数据按照容量大小划分为大容量数据和小容量数据，具体的划分方式为：
当RLi≥YS1时，系统判定该慢读取数据为大容量数据，当RLi<YS1时，系统判定该快读取数据为小容量数据；
接着根据读取速度SDi和容量RLi计算出大容量数据特征值并记作DKi，具体的计算方式如下：
S1：获取到所有大容量数据的容量值RLi，并计算出容量平均值RLP作为计算标准值，接着获取到大容量数据读取速度SDi的最小值和最大值并分别记作SDimin和SDimax；
S2：接着将容量平均值RLP和读取速度最小值SDimin代入公式：
Figure SMS_4
计算得到特征值最小值，同理将容量平均值RLP和读取速度最大值SDimax代入公式：
Figure SMS_5
计算得到特征值最大值；
S3：将区间[DKmin，DKmax]作为大容量数据特征值验证区间。
数据验证单元，用于根据获取到的大容量数据特征值验证区间对目标对象的特征值DKi进行验证，将目标对象划分为验证数据和未验证数据，同时生成验证信号和未验证信号，并将验证信号传输到数据存储单元，未验证信号传输到信息输出单元，具体的验证方式如下：
W1：获取到目标对象的读取速度SDi和容量RLi，此处以目标对象为快读取数据中的大容量数据为例进行分析，并计算目标对象的特征值DKi，接着将目标对象特征值DKi与大容量数据特征值区间[DKmin，DKmax]进行比较；
W2：当目标对象特征值DKi存在大容量数据特征值区间[DKmin，DKmax]内时，系统判定为验证数据并生成验证信号，当目标对象特征值DKi不存在于大容量数据特征值区间[DKmin，DKmax]内时，系统判定为未验证数据并生成未验证信号，此处未验证信号表示为对应的数据存在异常，通过对数据特征值进行验证来对数据的真伪进行验证，从而来提高数据存储的安全。
数据存储单元，用于获取到传输的验证信号并进行分析得到存储信息，并将存储信息传输到信息输出单元，验证信号的具体分析方式如下：
P1：预先建立同类型数据存储空间，并将同类型数据存储空间的存储容量按照A：B比例划分为大容量存储空间和小容量存储空间，且A和B中比例大的为大容量存储空间，本申请中A：B=7：3，A：B的比值可以根据大容量数据和小容量数据的总容量占比进行划分，同时可以由操作人员自行设定划分比例；
P2：将大容量存储空间按照时间段T进行划分，此处T的时间取值为三十天，此外T的取值由操作人员自行设定，将验证数据的特征值DKi按照从小到大进行排序，同时获取到相同时间段t内的验证数据记作同时段验证数据，同时段验证数据为一个整体，可以理解为一个数据包，并对同时段数据进行存储，此处相同时间段t取值为1、2、3、…、24，本申请中t=1，接着获取到同时段存储数据，并将同时段存储数据容量RLi按照
Figure SMS_6
分割成多组容量数据包，并对多组容量数据包进行存储，同时生成对应的大容量数据存储信息，并将其传输到信息输出单元，此处n的具体数值由操作人员进行设定，且容量RLi分割后为整数，同时并不是按照均分的方式进分割；
实施例二
本实施例与实施例一的区别之处在于，对同类型小容量数据的存储方式不同，具体存储方式如下：
数据计算单元，同理步骤S1、S2和S3的计算方式，计算得到小容量数据特征值验证区间和目标对象的特征值DKi，并将大容量数据特征值验证区间和小容量特征值验证区间传输到数据验证单元；
数据验证单元，按照相同的方式对小容量数据进行验证，得到小容量验证数据，并将小容量验证数据传输到数据存储单元；
数据存储单元，获取到传输的小容量验证数据，同时获取到小容量验证数据的访问时间，并按照访问时间从远到近进行排序，此技术为现有技术中计算机的数据排序方式，在此不做过多赘述，接着筛选出同时间段内的小容量验证数据同时生成对应的小容量验证数据包，并对其进行存储生成对应的小容量验证数据包存储信息，然后将小容量验证数据包的存储信息传输到信息输出单元。
实施例三
本实施与实施例一、实施例二的区别之处在于，本实施例对快读取数据进行存储，具体的存储方式为：系统直接对快读取数据进行存储，并将存储信息传输到信息输出单元。
同时本说明书中未作详细描述的内容均属于本领域技术人员公知的现有技术。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。

Claims (5)

1.基于人工智能的计算机数据管理系统，其特征在于，包括：
数据采集单元，用于采集目标对象基础信息，目标对象为同类型数据并用i表示，基础信息包括：读取速度SDi和容量RLi，并将目标对象基础信息传输到数据分类单元；
数据分类单元，用于获取目标对象基础信息和预设值，接着将目标对象读取速度SDi与预设值比较得到快读取数据和慢读取数据，并将慢读取数据传输到数据计算单元；
数据计算单元，用于对获取到的慢读取数据按照容量大小划分为大容量数据和小容量数据，并接着根据读取速度SDi和容量RLi计算出大容量数据特征值并记作DKi，接着计算出大容量数据容量平均值RLP作为计算标准值，并根据读取速度最大值和最小值计算得到大容量数据特征值验证区间；
数据验证单元，用于根据获取到的大容量数据特征值验证区间对目标对象的特征值DKi进行验证，将目标对象划分为验证数据和未验证数据，并对应生成验证信号和未验证信号，将验证信号传输到数据存储单元，将未验证信号传输到信息输出单元；
数据存储单元，用于获取到传输的验证信号并进行分析得到存储信息，并将存储信息传输到信息输出单元。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的计算机数据管理系统，其特征在于，数据计算单元对慢读取数据的具体划分方式如下：
当RLi≥YS1时，系统判定该慢读取数据为大容量数据，当RLi<YS1时，系统判定该快读取数据为小容量数据；
接着根据读取速度SDi和容量RLi计算出大容量数据特征值并记作DKi，具体的计算方式如下：
S1：获取到所有大容量数据的容量值RLi，并计算出容量平均值RLP作为计算标准值，接着获取到大容量数据读取速度SDi的最小值和最大值并分别记作SDimin和SDimax；
S2：接着将容量平均值RLP和读取速度最小值SDimin代入公式：
Figure QLYQS_1
计算得到特征值最小值，同理将容量平均值RLP和读取速度最大值SDimax代入公式：
Figure QLYQS_2
计算得到特征值最大值；
S3：将区间[DKmin，DKmax]作为大容量数据特征值验证区间。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的计算机数据管理系统，其特征在于，数据验证单元对目标对象的具体验证方式如下：
W1：获取到目标对象的读取速度SDi和容量RLi，并计算目标对象的特征值DKi，接着将目标对象特征值DKi与大容量数据特征值区间[DKmin，DKmax]进行比较；
W2：当目标对象特征值DKi存在大容量数据特征值区间[DKmin，DKmax]内时，系统判定为验证数据并生成验证信号，当目标对象特征值DKi不存在于大容量数据特征值区间[DKmin，DKmax]内时，系统判定为未验证数据并生成未验证信号。
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的计算机数据管理系统，其特征在于，数据存储单元对验证信号的具体分析方式如下：
P1：预先建立同类型数据存储空间，并将同类型数据存储空间的存储容量按照A：B比例划分为大容量存储空间和小容量存储空间；
P2：将大容量存储空间按照时间段T进行划分，将验证数据的特征值DKi按照从小到大进行排序，同时获取到相同时间段t内的验证数据记作同时段验证数据，并对同时段数据进行存储，接着获取到同时段存储数据，并将同时段存储数据容量RLi按照
Figure QLYQS_3
分割成多组容量数据包，并对多组容量数据包进行存储，同时生成对应的大容量数据存储信息。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的计算机数据管理系统，其特征在于，信息输出单元，用于获取到传输的大容量数据存储信息，并通过显示设备显示给操作人员。
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