CN116882823A - 自纠错的多层级工程质量评定管理平台 - Google Patents
自纠错的多层级工程质量评定管理平台 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116882823A CN116882823A CN202310844544.5A CN202310844544A CN116882823A CN 116882823 A CN116882823 A CN 116882823A CN 202310844544 A CN202310844544 A CN 202310844544A CN 116882823 A CN116882823 A CN 116882823A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- algorithm
- module
- level
- learning
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000001303 quality assessment method Methods 0.000 title claims abstract description 41
- 238000012937 correction Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims abstract description 88
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims abstract description 38
- 238000007418 data mining Methods 0.000 claims abstract description 17
- 230000006872 improvement Effects 0.000 claims abstract description 17
- 230000006870 function Effects 0.000 claims abstract description 14
- 238000013523 data management Methods 0.000 claims abstract description 13
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims abstract description 13
- 238000012549 training Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 261
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 45
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 40
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 31
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 31
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 30
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 27
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 25
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 23
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 22
- 238000011068 loading method Methods 0.000 claims description 21
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 claims description 20
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 19
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 14
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 14
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 claims description 13
- 238000003066 decision tree Methods 0.000 claims description 13
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 11
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims description 11
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 claims description 11
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims description 10
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims description 10
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 9
- 238000005065 mining Methods 0.000 claims description 9
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 claims description 8
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 8
- 238000007637 random forest analysis Methods 0.000 claims description 8
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 8
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 8
- 230000010485 coping Effects 0.000 claims description 7
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 claims description 7
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 claims description 6
- 238000007621 cluster analysis Methods 0.000 claims description 5
- 238000013524 data verification Methods 0.000 claims description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 5
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 5
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 5
- 238000003058 natural language processing Methods 0.000 claims description 5
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 5
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000007635 classification algorithm Methods 0.000 claims description 4
- 238000013145 classification model Methods 0.000 claims description 4
- 238000007636 ensemble learning method Methods 0.000 claims description 4
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 4
- 238000005111 flow chemistry technique Methods 0.000 claims description 4
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 claims description 4
- 238000013450 outlier detection Methods 0.000 claims description 4
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 claims description 4
- 238000010223 real-time analysis Methods 0.000 claims description 4
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 claims description 4
- 238000013468 resource allocation Methods 0.000 claims description 4
- 238000013179 statistical model Methods 0.000 claims description 4
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 claims description 4
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 4
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 3
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 3
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 abstract description 5
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 10
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 9
- 239000010410 layer Substances 0.000 description 6
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 4
- 239000000463 material Substances 0.000 description 3
- 125000004122 cyclic group Chemical group 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000013439 planning Methods 0.000 description 1
- 230000008092 positive effect Effects 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 239000002356 single layer Substances 0.000 description 1
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 1
- 238000012384 transportation and delivery Methods 0.000 description 1
- 238000013024 troubleshooting Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/23—Updating
- G06F16/2365—Ensuring data consistency and integrity
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/25—Integrating or interfacing systems involving database management systems
- G06F16/254—Extract, transform and load [ETL] procedures, e.g. ETL data flows in data warehouses
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
- G06N5/01—Dynamic search techniques; Heuristics; Dynamic trees; Branch-and-bound
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06395—Quality analysis or management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/10—Office automation; Time management
- G06Q10/103—Workflow collaboration or project management
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Economics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Development Economics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Marketing (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明涉及工程质量评定管理平台技术领域，具体为自纠错的多层级工程质量评定管理平台，自纠错的多层级工程质量评定管理平台是由数据管理模块、决策支持模块、自动化与学习模块、多层级协同模块、可视化报告模块组成。本发明中，通过数据管理模块，以自动化技术收集项目相关的数据，同时，借助数据挖掘和自纠错技术，识别潜在的质量问题并构建预测模型，通过持续的数据反馈和模型训练，平台能够自主学习和优化，提高自身的纠错和改进能力，以多层式的系统框架，避免多个独立系统数据不共通的技术弊端，并提供多层级内容管理和跨层级协同与合作功能，通过对数据进行分类定义，实现分层化的数据视图，提升多方参与的协同效率。
Description
技术领域
本发明涉及工程质量评定管理平台技术领域，尤其涉及自纠错的多层级工程质量评定管理平台。
背景技术
工程质量评定管理平台是一种集中管理和评估工程项目质量的系统，提供一个集中的数字化平台，使得工程人员可以方便地记录、跟踪和分析项目的质量信息。这种平台通常具有用户友好的界面和各种功能模块，如质量管理、缺陷追踪、数据分析等。工程人员可以通过该平台进行质量计划制定、缺陷报告、质量数据分析等操作，以便更好地管理工程项目的质量。
在现有工程质量评定管理平台的实际使用过程中，由于工程质量评定管理平台往往采用单层式结构设计，在评估方面往往较难依据各层面人员判定标准，进行多维度判定工作，对于工程质量评估的完善性造成了影响，各层业务人员往往需要通过独立的系统进行评估工作，对于整体工程项目评估的数据互通性、评估完善性造成了影响，且在评估过程中，缺乏自动化纠错功能，对于数据漏洞的察觉、修补功能不够完善，容易因为数据缺失、模糊等因素，造成评估结果与实际情况相驳，需要进行改进。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的自纠错的多层级工程质量评定管理平台。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：自纠错的多层级工程质量评定管理平台是由数据管理模块、决策支持模块、自动化与学习模块、多层级协同模块、可视化报告模块组成；
所述数据管理模块包括数据收集与整合模块、数据挖掘与自纠错模块，负责通过自动化技术收集数据，整合与标准化数据，通过数据挖掘和机器学习识别质量问题并预测模型；
所述决策支持模块包括智能决策支持模块、智能质量预测与优化模块、智能风险管理与预警模块，利用大数据分析、机器学习和深度学习算法进行风险识别、质量预测，并生成决策支持工具，提供优化的决策方案和风险应对建议；
所述自动化与学习模块包括自动化纠正与改进模块、自主学习与知识图谱模块，利用自动化设备和工具进行质量问题的纠正，通过持续数据反馈和模型训练使平台自主学习和优化；
所述多层级协同模块包括多层级内容管理模块、跨层级协同与合作模块，通过分类定义，提供分层化数据视图，实现跨层级数据共享和协同操作；
所述可视化报告模块包括智能化质量报告、可视化模块，自动生成质量报告，并根据不同权限和层级的用户需求生成个性化报告。
作为本发明的进一步方案：所述数据收集与整合模块采用数据抽取算法、数据转换算法、数据加载算法、数据标准化算法；
所述数据抽取算法在数据抽取阶段，使用爬虫算法从网页上提取结构化数据，并使用传感器数据采集算法从传感器中读取实时数据；
所述数据转换算法包括文本处理算法、图像处理算法和音频处理算法，以处理不同类型数据；
所述数据加载算法在数据加载阶段，使用ETL(抽取、转换和加载)过程来自动化数据加载过程；
所述数据标准化算法包括数据清洗算法、数据验证算法和数据规范化算法。
作为本发明的进一步方案：所述数据挖掘与自纠错模块采用缺失值处理算法、异常检测算法、数据一致性检测算法、预测模型算法；
所述缺失值处理算法使用插补技术，获取均值、中值、回归数据，填充缺失值；
所述异常检测算法具体为离群点检测算法；
所述数据一致性检测算法使用规则检测方法或基于模式匹配的技术来检测数据一致性，并提供数据修复的策略；
所述预测模型算法具体通过决策树算法构建预测模型，通过分析历史数据中的模式和趋势，对未来数据进行预测。
作为本发明的进一步方案：所述智能决策支持模块采用数据分析算法、机器学习算法、深度学习算法；
所述数据分析算法包括统计分析、聚类分析、关联规则挖掘；
所述机器学习算法包括分类算法、回归分析、决策树、随机森林；
所述深度学习算法具体为循环神经网络。
作为本发明的进一步方案：所述智能质量预测与优化模块采用模型选择算法、特征工程算法、模型评估和调优、集成学习方法；
所述模型选择算法具体的问题和数据特征，选择适合的机器学习算法或统计模型，对于连续性的质量预测问题，使用包括线性回归、岭回归、支持向量回归的回归模型，对于分类问题，采用包括决策树、随机森林、梯度提升树的分类模型；
所述特征工程包括特征选择、特征变换、特征组合；
所述模型评估和调优实用包括均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、R平方的评估指标评估模型性能，通过交叉验证、网格搜索、贝叶斯优化技术调优模型的超参数；
所述集成学习方法包括投票(Voting)、平均(Averaging)、堆叠(Stacking)。
作为本发明的进一步方案：所述智能风险管理与预警模块采用风险识别算法、风险评估算法、预测模型算法、优化策略算法；
所述风险识别算法通过对组织内外大数据的分析，识别与特定风险相关的模式、关联性和异常；
所述风险评估算法对已被识别的风险进行量化和评估，所述风险评估算法包括风险矩阵、定量风险评估模型、事件树分析；
所述预测模型算法通过分析历史数据和相关指标，基于机器学习技术构建预测模型，预测未来可能出现的风险事件；
所述优化策略算法通过考虑资源限制、风险程度和应对效果等因素，优化资源分配和响应策略，制定针对性的风险应对措施。
作为本发明的进一步方案：所述自动化纠正与改进模块采用实时监测与控制算法、反馈控制算法、数据流处理和实时决策；
所述实时监测与控制算法包括时序数据分析、状态监测、异常检测、规则引擎，对于自动化设备和工具的实时监测与控制，根据监测结果进行及时纠正和改进；
所述反馈控制算法具体通过比例积分微分(PID)控制器、自适应控制器、模型预测控制器的控制算法，对于自动化设备的控制和调整；
所述数据流处理和实时决策采用流式数据处理技术实时处理和分析数据流，以及基于实时分析结果进行及时决策。
作为本发明的进一步方案：所述自主学习与知识图谱模块采用增量学习算法、在线学习算法、基于知识图谱的推理和查询、自动图谱构建；
所述增量学习算法包括在线梯度下降、增量主成分分析、增量支持向量机；
所述在线学习算法包括在线深度学习、在线高斯过程；
所述基于知识图谱的推理和查询采用图神经网络技术，在知识图谱中进行节点和关系的表示学习，学习节点的特征表示和关系的语义信息，实现更准确的知识推理和查询；
所述自动图谱构建采用自然语言处理和文本挖掘的技术，处理文本数据，提取关键实体、关系和属性的信息，并将其加入知识图谱中。
作为本发明的进一步方案：所述多层级内容管理模块通过分类定义和层级管理，将质量相关的数据进行逻辑分类和组织，通过多层级内容管理模块，提供分层化的数据视图，通过建立数据之间的关联关系，进行跨层级的数据查询和分析；
所述跨层级协同与合作模块提供协同操作和通信工具，包括共享数据、即时通讯、评论反馈、事务处理功能，实现跨层级的工作流管理，自动化流程和任务分配，共享数据和分析结果。
作为本发明的进一步方案：所述多层级协同模块采用权限管理机制、分布式数据库和存储系统、协同过滤和推荐算法、实时通讯和共享工具；
所述权限管理机制具体为基于角色的访问控制(RBAC)的权限管理机制；
所述分布式数据库和存储系统用于将数据存储在多个节点上，同时支持并发访问和查询。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
本发明中，通过数据管理模块，以自动化技术收集项目相关的数据，并对数据进行标准化和整合。同时，借助数据挖掘和自纠错技术，识别潜在的质量问题并构建预测模型，为后续的决策提供支持。利用大数据分析、机器学习和深度学习算法，提供智能化的决策支持。通过持续的数据反馈和模型训练，平台能够自主学习和优化，提高自身的纠错和改进能力。以多层式的系统框架，避免多个独立系统数据不共通的技术弊端，并提供多层级内容管理和跨层级协同与合作功能，通过对数据进行分类定义，实现分层化的数据视图，实现跨层级的数据共享和协同操作，提升多方参与的协同效率。
附图说明
图1为本发明提出自纠错的多层级工程质量评定管理平台的系统主框架示意图；
图2为本发明提出自纠错的多层级工程质量评定管理平台的数据收集与整合模块流程图；
图3为本发明提出自纠错的多层级工程质量评定管理平台的数据挖掘与自纠错模块流程图；
图4为本发明提出自纠错的多层级工程质量评定管理平台的智能决策支持模块流程图；
图5为本发明提出自纠错的多层级工程质量评定管理平台的智能质量预测与优化模块流程图；
图6为本发明提出自纠错的多层级工程质量评定管理平台的智能风险管理与预警模块流程图；
图7为本发明提出自纠错的多层级工程质量评定管理平台的自动化纠正与改进模块流程图；
图8为本发明提出自纠错的多层级工程质量评定管理平台的自主学习与知识图谱模块流程图；
图9为本发明提出自纠错的多层级工程质量评定管理平台的多层级协同模块流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“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。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
实施例一
请参阅图1，自纠错的多层级工程质量评定管理平台是由数据管理模块、决策支持模块、自动化与学习模块、多层级协同模块、可视化报告模块组成；
数据管理模块包括数据收集与整合模块、数据挖掘与自纠错模块，负责通过自动化技术收集数据，整合与标准化数据，通过数据挖掘和机器学习识别质量问题并预测模型；
决策支持模块包括智能决策支持模块、智能质量预测与优化模块、智能风险管理与预警模块，利用大数据分析、机器学习和深度学习算法进行风险识别、质量预测，并生成决策支持工具，提供优化的决策方案和风险应对建议；
自动化与学习模块包括自动化纠正与改进模块、自主学习与知识图谱模块，利用自动化设备和工具进行质量问题的纠正，通过持续数据反馈和模型训练使平台自主学习和优化；
多层级协同模块包括多层级内容管理模块、跨层级协同与合作模块，通过分类定义，提供分层化数据视图，实现跨层级数据共享和协同操作；
可视化报告模块包括智能化质量报告、可视化模块，自动生成质量报告，并根据不同权限和层级的用户需求生成个性化报告。
首先，数据管理模块能够通过自动化技术收集项目相关数据，并将其整合和标准化。这些数据可以包括工程图纸、材料供应商信息、施工过程中获取的数据等。通过数据挖掘和机器学习技术，可以识别潜在的质量问题，并建立预测模型，提前发现潜在的质量风险。
在决策支持模块中，大数据分析、机器学习和深度学习算法能够对数据进行深入分析，识别风险并预测质量问题。基于这些分析结果，平台可以生成决策支持工具，帮助项目团队制定优化的决策方案和风险应对策略。例如，根据预测的质量问题，可以提前采取相应的措施来避免发生质量事故，提高工程质量。
自动化与学习模块包括自动化纠正与改进模块和自主学习与知识图谱模块。通过自动化设备和工具，可以实现对质量问题的纠正和改进。同时，平台可以通过持续收集反馈数据并进行模型训练，使其具备自主学习和优化的能力。这样，平台可以不断提升自身的质量管理水平，更加准确地识别和解决质量问题。
多层级协同模块可以帮助不同层级的团队成员进行协同和合作。通过分类定义和分层化数据视图，团队成员可以根据其权限和职责访问和共享相关数据。这样，不同层级的成员可以共同参与质量管理，及时沟通和协调，提高整体的工程质量。
最后，可视化报告模块能够自动生成智能化的质量报告，并根据不同用户的权限和需求生成个性化报告。这些报告可以以可视化的方式展示项目的质量状况、风险预警和决策建议，帮助项目团队更好地了解和把握工程质量情况，及时做出相应的决策和调整。
总之，自纠错的多层级工程质量评定管理平台能够通过数据管理、决策支持、自动化学习、多层级协同和可视化报告等模块，为工程项目提供全方位的质量管理和决策支持。通过实施该平台，可以提高工程质量的可控性和效率，降低质量风险，从而实现工程项目的成功交付。
请参阅图2，数据收集与整合模块采用数据抽取算法、数据转换算法、数据加载算法、数据标准化算法；
数据抽取算法在数据抽取阶段，使用爬虫算法从网页上提取结构化数据，并使用传感器数据采集算法从传感器中读取实时数据；
数据转换算法包括文本处理算法、图像处理算法和音频处理算法，以处理不同类型数据；
数据加载算法在数据加载阶段，使用ETL(抽取、转换和加载)过程来自动化数据加载过程；
数据标准化算法包括数据清洗算法、数据验证算法和数据规范化算法。
数据收集与整合模块利用数据抽取算法、数据转换算法、数据加载算法和数据标准化算法来完成数据的采集、整合和标准化处理。
数据抽取算法是在数据抽取阶段使用的算法，它通过爬虫算法从网页上提取结构化数据，并使用传感器数据采集算法从传感器中读取实时数据。例如，在工程项目中，可以使用爬虫算法从供应商网站上抓取相关材料的价格和规格信息，或者通过传感器数据采集算法从现场的传感器中获得实时的温度、湿度等数据。
数据转换算法在数据转换阶段使用，可以处理不同类型的数据，包括文本、图像和音频等。文本处理算法可以用于提取文本数据中的关键信息，例如通过自然语言处理技术从施工日志中提取出工程质量问题的描述。图像处理算法可以分析工程现场的照片或视频，检测出其中的质量问题，比如检测出构造物的裂缝或者不规范的施工操作。音频处理算法可以用于处理工程现场的录音，分析其中的声音特征来判断是否存在质量问题。
数据加载算法在数据加载阶段使用，采用ETL(抽取、转换和加载)过程来自动化地将采集到的数据加载到数据库或数据仓库中。这个过程包括数据的抽取、清洗、转换和加载等步骤，确保数据的完整性和准确性。例如，可以使用数据加载算法将从供应商网站和传感器中抓取到的数据转换为数据库中的结构化数据，方便后续的数据分析和决策支持。
数据标准化算法包括数据清洗算法、数据验证算法和数据规范化算法，用于对数据进行清洗、验证和规范化处理，确保数据的质量和一致性。数据清洗算法可以去除数据中的噪声、重复和错误等问题，提高数据的准确性。数据验证算法可以检查数据的完整性和合法性，确保数据的有效性。数据规范化算法可以将数据转化为统一的格式和标准，方便后续的数据分析和比较。
通过数据收集与整合模块的实施，可以实现对工程项目涉及的各种数据的采集、整合和标准化处理。这为后续的数据分析、决策支持和质量评定提供了可靠的数据基础。同时，这些算法的实施也需要考虑数据的安全性和隐私保护，确保数据的合规性和保密性。
请参阅图3，数据挖掘与自纠错模块采用缺失值处理算法、异常检测算法、数据一致性检测算法、预测模型算法；
缺失值处理算法使用插补技术，获取均值、中值、回归数据，填充缺失值；
异常检测算法具体为离群点检测算法；
数据一致性检测算法使用规则检测方法或基于模式匹配的技术来检测数据一致性，并提供数据修复的策略；
预测模型算法具体通过决策树算法构建预测模型，通过分析历史数据中的模式和趋势，对未来数据进行预测。
数据挖掘与自纠错模块利用缺失值处理算法、异常检测算法、数据一致性检测算法和预测模型算法来实现数据挖掘和自纠错功能。
缺失值处理算法是用来处理数据中的缺失值。在工程质量评定管理中，数据可能会存在缺失值的情况，例如由于传感器故障或其他原因导致某些数据未能采集到。缺失值处理算法通过插补技术，如均值插补、中值插补或回归数据插补等方式，填充缺失值，使得数据集更完整，便于后续的分析和模型构建。
异常检测算法用于检测和识别数据中的异常值或离群点。在工程质量评定中，异常值可能表示潜在的质量问题或异常情况，需要及时发现和处理。具体的离群点检测算法可以通过统计方法、聚类方法或基于机器学习的算法来实现，及时发现并标识出数据集中的异常值，帮助分析人员聚焦于潜在的质量问题。
数据一致性检测算法用于检测数据的一致性，并提供数据修复的策略。在工程质量管理中，涉及的数据可能来自不同来源或记录的时间点不同，很容易出现数据的一致性问题。数据一致性检测算法可以使用规则检测方法或基于模式匹配的技术，检测出数据中的一致性问题，并提供数据修复的策略，保证数据的准确性和一致性。
预测模型算法是通过构建预测模型，实现对未来数据的预测。在工程质量评定管理中，通过分析历史数据中的模式和趋势，可以建立预测模型，对未来的质量问题进行预测。具体的预测模型算法可以采用决策树算法或其他机器学习和统计学方法。这些算法可以利用历史数据的特征和标签信息，生成对未来质量问题的预测结果，为决策和风险管理提供支持。
综上所述，数据挖掘与自纠错模块的实施在自纠错的多层级工程质量评定管理平台中可以帮助处理数据中的缺失值、识别异常值、检测数据一致性问题，并通过预测模型算法对未来质量问题进行预测。这些功能的实施可以提供更可靠、准确和一致的数据基础，支持决策和优化工程质量。同时，算法的选择和参数的调整需要根据具体的工程项目和数据特点进行定制化，确保算法的有效性和可靠性。
请参阅图4，智能决策支持模块采用数据分析算法、机器学习算法、深度学习算法；
数据分析算法包括统计分析、聚类分析、关联规则挖掘；
机器学习算法包括分类算法、回归分析、决策树、随机森林；
深度学习算法具体为循环神经网络。
智能决策支持模块利用数据分析算法、机器学习算法和深度学习算法来支持决策和优化的过程。
数据分析算法包括统计分析、聚类分析和关联规则挖掘等技术。通过统计分析，可以对质量数据进行描述性统计、频次分析等，了解数据的分布情况和特征。聚类分析可以帮助将数据集划分为具有相似特征的组，识别出不同的质量问题类型或趋势。关联规则挖掘可以发现数据中的关联关系，例如某些质量问题的出现可能与其他因素相关，进一步帮助决策。
机器学习算法在智能决策支持模块中也广泛应用。分类算法可以用于将数据样本分为不同的类别，例如判断某项工程质量问题的严重程度。回归分析可以用来预测质量指标的数值，例如预测某个指标在未来的数值范围。决策树算法可以构建决策模型，帮助决策者理解质量问题的影响因素和决策路径。随机森林是一种集成学习算法，可以通过组合多个决策树来提高预测的准确性。
深度学习算法在处理复杂问题和大数据时具有优势，特别适用于处理图像、语音和文本等非结构化数据。循环神经网络是深度学习中的一种常用模型，可以处理时序数据和序列数据，对于工程质量评定管理来说，可以通过循环神经网络分析工程现场的图像或语音数据，检测质量问题或预测未来的质量趋势。
通过实施智能决策支持模块，可以利用数据分析算法、机器学习算法和深度学习算法来对工程质量数据进行全面、准确和深入的分析。这些算法和模型的实施需要根据具体的工程项目和数据特点进行定制化，选取适合的算法和模型，并进行参数调整和训练。通过智能决策支持模块的应用，将大大提高工程质量评定的准确性和效率，为决策者提供优化的决策方案和风险应对建议。
请参阅图5，智能质量预测与优化模块采用模型选择算法、特征工程算法、模型评估和调优、集成学习方法；
模型选择算法具体的问题和数据特征，选择适合的机器学习算法或统计模型，对于连续性的质量预测问题，使用包括线性回归、岭回归、支持向量回归的回归模型，对于分类问题，采用包括决策树、随机森林、梯度提升树的分类模型；
特征工程包括特征选择、特征变换、特征组合；
模型评估和调优实用包括均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、R平方的评估指标评估模型性能，通过交叉验证、网格搜索、贝叶斯优化技术调优模型的超参数；
集成学习方法包括投票(Voting)、平均(Averaging)、堆叠(Stacking)。
智能质量预测与优化模块通过采用模型选择算法、特征工程算法、模型评估和调优以及集成学习方法，该模块可以有效地预测产品质量，并优化生产过程。
首先，模型选择算法根据具体的问题和数据特征，选择适合的机器学习算法或统计模型进行质量预测。对于连续性的质量预测问题，常用的回归模型包括线性回归、岭回归和支持向量回归等。而对于分类问题，常用的分类模型包括决策树、随机森林和梯度提升树等。选择合适的模型可以提高预测的准确性和效果。
其次，特征工程包括特征选择、特征变换和特征组合等技术，旨在提取和构建对质量预测有影响力的特征。通过选择最相关的特征、进行特征变换(如归一化、标准化等)和特征组合(如多项式特征、交互特征等)，可以提高模型的表现和预测能力。
第三，模型评估和调优常用的评估指标包括均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和R平方等，用于评估模型的性能和预测精度。为了提高模型的性能，可以利用交叉验证、网格搜索和贝叶斯优化等技术对模型的超参数进行调优，以找到最佳的参数组合。
最后，集成学习方法通过结合多个基础模型的预测结果，提高整体模型的预测准确性和稳定性。常见的集成学习方法包括投票(Voting)、平均(Averaging)和堆叠(Stacking)等。通过集成学习，可以利用不同模型的优势进行最终的质量预测和优化。
综上所述，通过实施智能质量预测与优化模块，可以利用模型选择算法、特征工程算法、模型评估和调优以及集成学习方法，提高质量预测的准确性和效率。这将有助于生产和制造领域降低质量问题风险，优化生产过程，并提高产品质量和客户满意度。
请参阅图6，智能风险管理与预警模块采用风险识别算法、风险评估算法、预测模型算法、优化策略算法；
风险识别算法通过对组织内外大数据的分析，识别与特定风险相关的模式、关联性和异常；
风险评估算法对已被识别的风险进行量化和评估，风险评估算法包括风险矩阵、定量风险评估模型、事件树分析；
预测模型算法通过分析历史数据和相关指标，基于机器学习技术构建预测模型，预测未来可能出现的风险事件；
优化策略算法通过考虑资源限制、风险程度和应对效果等因素，优化资源分配和响应策略，制定针对性的风险应对措施。
通过采用风险识别算法、风险评估算法、预测模型算法和优化策略算法，该模块可以帮助组织有效地管理和应对各种潜在风险。
首先，风险识别算法通过对组织内外的大数据进行分析，识别与特定风险相关的模式、关联性和异常。通过分析大量的数据，算法能够帮助识别潜在风险，并提供实时的风险警报，以便组织能够及时作出相应的决策和应对措施。
其次，风险评估算法被用于对已被识别的风险进行量化和评估，包括风险矩阵、定量风险评估模型和事件树分析等。通过这些算法，可以对风险进行客观的评估，并确定其对组织的潜在影响程度。这有助于组织在面对多个风险时，优先处理和分配资源。
第三，预测模型算法通过分析历史数据和相关指标，基于机器学习技术构建预测模型，预测未来可能出现的风险事件。通过预测模型，组织可以更好地了解未来的风险趋势并制定相应的应对策略，从而降低风险对组织的负面影响。
最后，优化策略算法考虑了资源限制、风险程度和应对效果等因素，通过优化资源分配和响应策略，制定针对性的风险应对措施。通过合理利用有限的资源，组织可以最大程度地减少风险对业务运作的影响，并提高风险管理的效率和效果。
综上所述，通过实施智能风险管理与预警模块，可以利用风险识别算法、风险评估算法、预测模型算法和优化策略算法，实现风险的识别、评估、预测和管理。这将有助于组织及时识别和应对潜在风险，降低风险带来的损失，并确保组织的业务运作更加安全和稳定。
请参阅图7，自动化纠正与改进模块采用实时监测与控制算法、反馈控制算法、数据流处理和实时决策；
实时监测与控制算法包括时序数据分析、状态监测、异常检测、规则引擎，对于自动化设备和工具的实时监测与控制，根据监测结果进行及时纠正和改进；
反馈控制算法具体通过比例积分微分(PID)控制器、自适应控制器、模型预测控制器的控制算法，对于自动化设备的控制和调整；
数据流处理和实时决策采用流式数据处理技术实时处理和分析数据流，以及基于实时分析结果进行及时决策。
自动化纠正与改进模块采用实时监测与控制算法、反馈控制算法、数据流处理和实时决策，旨在实现对自动化设备和工具的实时监测、控制和优化。
首先，实时监测与控制算法包括时序数据分析、状态监测、异常检测和规则引擎等。通过对实时采集的数据进行分析和处理，可以及时监测设备和工具的状态，检测可能的异常情况，并根据监测结果进行纠正和改进。例如，当监测到设备温度异常或工具负载过高时，系统可以及时采取措施进行调整和修正，以保证设备和工具的正常运行。
其次，反馈控制算法包括比例积分微分(PID)控制器、自适应控制器和模型预测控制器等。通过利用反馈信号，系统可以对自动化设备进行实时的控制和调整。例如，PID控制器可以根据实时反馈信号进行误差计算，并相应地调整设备参数，以实现设备的准确控制和稳定运行。
此外，数据流处理和实时决策通过采用流式数据处理技术，系统可以实时处理和分析大量的数据流。利用实时分析结果，系统可以及时作出决策并采取相应的纠正和改进措施。例如，在制造业中，通过实时监测和分析生产线上的数据流，系统可以实时发现生产异常或质量问题，并及时调整生产参数或进行故障排除，以改进生产效率和产品质量。
综上所述，通过实施自动化纠正与改进模块，可以应用实时监测与控制算法、反馈控制算法、数据流处理和实时决策技术来实现对自动化设备和工具的实时监测、控制和优化。这将有助于组织提高生产效率、降低故障率，并持续改进和优化自动化系统的性能和可靠性。
请参阅图8，自主学习与知识图谱模块采用增量学习算法、在线学习算法、基于知识图谱的推理和查询、自动图谱构建；
增量学习算法包括在线梯度下降、增量主成分分析、增量支持向量机；
在线学习算法包括在线深度学习、在线高斯过程；
基于知识图谱的推理和查询采用图神经网络技术，在知识图谱中进行节点和关系的表示学习，学习节点的特征表示和关系的语义信息，实现更准确的知识推理和查询；
自动图谱构建采用自然语言处理和文本挖掘的技术，处理文本数据，提取关键实体、关系和属性的信息，并将其加入知识图谱中。
自主学习与知识图谱模块采用增量学习算法、在线学习算法、基于知识图谱的推理和查询以及自动图谱构建，旨在实现知识的持续学习和知识图谱的动态更新。
首先，增量学习算法包括在线梯度下降、增量主成分分析和增量支持向量机等。通过增量学习算法，系统可以在不重新训练整个模型的情况下，通过逐步更新和调整参数，对新数据进行学习和建模。这样可以实现知识的快速积累和模型的迭代更新。
其次，在线学习算法包括在线深度学习和在线高斯过程等。这些算法能够在不断涌现的数据流中进行学习，动态更新模型参数以适应数据的变化和演化。通过在线学习算法，模型可以实时调整和优化，以保持与实时数据的一致性和准确性。
另外，基于知识图谱的推理和查询采用图神经网络技术，系统可以学习知识图谱中节点和关系的表示，并利用学到的节点特征表示和关系的语义信息进行更准确的知识推理和查询。通过基于知识图谱的推理和查询，系统可以发现新的知识关联、解决复杂的问题，并对实体之间的关系进行推理和预测。
最后，自动图谱构建通过自然语言处理和文本挖掘技术，系统可以处理文本数据，从中提取关键实体、关系和属性的信息，并将其加入知识图谱中。这样可以实现知识图谱的自动化构建和更新，从而拓展知识的广度和深度。
综上所述，通过实施自主学习与知识图谱模块，可以利用增量学习算法、在线学习算法、基于知识图谱的推理和查询以及自动图谱构建技术，实现知识的持续学习和知识图谱的动态更新。这将为系统提供具有时效性和准确性的知识，并为决策提供更精准的支持和推理能力。
请参阅图9，多层级内容管理模块通过分类定义和层级管理，将质量相关的数据进行逻辑分类和组织，通过多层级内容管理模块，提供分层化的数据视图，通过建立数据之间的关联关系，进行跨层级的数据查询和分析；
跨层级协同与合作模块提供协同操作和通信工具，包括共享数据、即时通讯、评论反馈、事务处理功能，实现跨层级的工作流管理，自动化流程和任务分配，共享数据和分析结果；
多层级协同模块采用权限管理机制、分布式数据库和存储系统、协同过滤和推荐算法、实时通讯和共享工具；
权限管理机制具体为基于角色的访问控制(RBAC)的权限管理机制；
分布式数据库和存储系统用于将数据存储在多个节点上，同时支持并发访问和查询。
首先，多层级内容管理模块通过分类定义和层级管理，可以将质量相关的数据进行逻辑分类和组织，建立起数据的层级结构。这样可以提供分层化的数据视图，使用户能够按照不同的层级进行数据查询和分析。通过建立数据之间的关联关系，可以实现跨层级的数据查询和分析，帮助用户从全局的视角了解和处理数据。
其次，跨层级协同与合作模块为用户提供了协同操作和通信工具，包括共享数据、即时通讯、评论反馈和事务处理功能等。这样可以实现跨层级的工作流管理和任务分配，促进团队成员之间的协作和合作。通过共享数据和分析结果，团队成员可以共同参与数据分析和决策，提高工作效率和质量。
在实施跨层级协同模块时，采用了多种技术和工具。其中包括权限管理机制、分布式数据库和存储系统、协同过滤和推荐算法、实时通讯和共享工具。
权限管理机制采用基于角色的访问控制(RBAC)模型，可以根据用户的角色和权限设置不同的访问级别和操作权限，确保数据的安全性和隐私保护。
分布式数据库和存储系统用于将数据存储在多个节点上，并支持并发访问和查询。这样可以提高数据的可扩展性和性能，并保障跨层级的协同操作的效率和稳定性。
协同过滤和推荐算法可以根据用户的偏好和行为，推荐相关的数据和操作，帮助用户更快地找到所需的信息和功能。
实时通讯和共享工具则提供了即时交流和数据共享的功能，使得团队成员可以方便地进行沟通和协作，实现实时的信息交换和共享。
通过实施多层级内容管理模块和跨层级协同与合作模块，可以实现数据的分层化管理、跨层级的数据查询和分析，以及团队成员之间的协同操作和合作。这将为组织提供更高效的数据管理和协同工作的能力，帮助提升业务的质量和效率。
工作原理：首先，数据管理模块能够通过自动化技术收集项目相关数据，并将其整合和标准化。这些数据可以包括工程图纸、材料供应商信息、施工过程中获取的数据等。通过数据挖掘和机器学习技术，可以识别潜在的质量问题，并建立预测模型，提前发现潜在的质量风险。在决策支持模块中，大数据分析、机器学习和深度学习算法能够对数据进行深入分析，识别风险并预测质量问题。基于这些分析结果，平台可以生成决策支持工具，帮助项目团队制定优化的决策方案和风险应对策略。例如，根据预测的质量问题，可以提前采取相应的措施来避免发生质量事故，提高工程质量。自动化与学习模块包括自动化纠正与改进模块和自主学习与知识图谱模块。通过自动化设备和工具，可以实现对质量问题的纠正和改进。同时，平台可以通过持续收集反馈数据并进行模型训练，使其具备自主学习和优化的能力。这样，平台可以不断提升自身的质量管理水平，更加准确地识别和解决质量问题。多层级协同模块可以帮助不同层级的团队成员进行协同和合作。通过分类定义和分层化数据视图，团队成员可以根据其权限和职责访问和共享相关数据。这样，不同层级的成员可以共同参与质量管理，及时沟通和协调，提高整体的工程质量。最后，可视化报告模块能够自动生成智能化的质量报告，并根据不同用户的权限和需求生成个性化报告。这些报告可以以可视化的方式展示项目的质量状况、风险预警和决策建议，帮助项目团队更好地了解和把握工程质量情况，及时做出相应的决策和调整。
以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (10)
1.自纠错的多层级工程质量评定管理平台，其特征在于：所述自纠错的多层级工程质量评定管理平台是由数据管理模块、决策支持模块、自动化与学习模块、多层级协同模块、可视化报告模块组成；
所述数据管理模块包括数据收集与整合模块、数据挖掘与自纠错模块，负责通过自动化技术收集数据，整合与标准化数据，通过数据挖掘和机器学习识别质量问题并预测模型；
所述决策支持模块包括智能决策支持模块、智能质量预测与优化模块、智能风险管理与预警模块，利用大数据分析、机器学习和深度学习算法进行风险识别、质量预测，并生成决策支持工具，提供优化的决策方案和风险应对建议；
所述自动化与学习模块包括自动化纠正与改进模块、自主学习与知识图谱模块，利用自动化设备和工具进行质量问题的纠正，通过持续数据反馈和模型训练使平台自主学习和优化；
所述多层级协同模块包括多层级内容管理模块、跨层级协同与合作模块，通过分类定义，提供分层化数据视图，实现跨层级数据共享和协同操作；
所述可视化报告模块包括智能化质量报告、可视化模块，自动生成质量报告，并根据不同权限和层级的用户需求生成个性化报告。
2.根据权利要求1所述的自纠错的多层级工程质量评定管理平台，其特征在于：所述数据收集与整合模块采用数据抽取算法、数据转换算法、数据加载算法、数据标准化算法；
所述数据抽取算法在数据抽取阶段，使用爬虫算法从网页上提取结构化数据，并使用传感器数据采集算法从传感器中读取实时数据；
所述数据转换算法包括文本处理算法、图像处理算法和音频处理算法，以处理不同类型数据；
所述数据加载算法在数据加载阶段，使用ETL(抽取、转换和加载)过程来自动化数据加载过程；
所述数据标准化算法包括数据清洗算法、数据验证算法和数据规范化算法。
3.根据权利要求1所述的自纠错的多层级工程质量评定管理平台，其特征在于：所述数据挖掘与自纠错模块采用缺失值处理算法、异常检测算法、数据一致性检测算法、预测模型算法；
所述缺失值处理算法使用插补技术，获取均值、中值、回归数据，填充缺失值；
所述异常检测算法具体为离群点检测算法；
所述数据一致性检测算法使用规则检测方法或基于模式匹配的技术来检测数据一致性，并提供数据修复的策略；
所述预测模型算法具体通过决策树算法构建预测模型，通过分析历史数据中的模式和趋势，对未来数据进行预测。
4.根据权利要求1所述的自纠错的多层级工程质量评定管理平台，其特征在于：所述智能决策支持模块采用数据分析算法、机器学习算法、深度学习算法；
所述数据分析算法包括统计分析、聚类分析、关联规则挖掘；
所述机器学习算法包括分类算法、回归分析、决策树、随机森林；
所述深度学习算法具体为循环神经网络。
5.根据权利要求4所述的自纠错的多层级工程质量评定管理平台，其特征在于：所述智能质量预测与优化模块采用模型选择算法、特征工程算法、模型评估和调优、集成学习方法；
所述模型选择算法具体的问题和数据特征，选择适合的机器学习算法或统计模型，对于连续性的质量预测问题，使用包括线性回归、岭回归、支持向量回归的回归模型，对于分类问题，采用包括决策树、随机森林、梯度提升树的分类模型；
所述特征工程包括特征选择、特征变换、特征组合；
所述模型评估和调优实用包括均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、R平方的评估指标评估模型性能，通过交叉验证、网格搜索、贝叶斯优化技术调优模型的超参数；
所述集成学习方法包括投票(Voting)、平均(Averaging)、堆叠(Stacking)。
6.根据权利要求1所述的自纠错的多层级工程质量评定管理平台，其特征在于：所述智能风险管理与预警模块采用风险识别算法、风险评估算法、预测模型算法、优化策略算法；
所述风险识别算法通过对组织内外大数据的分析，识别与特定风险相关的模式、关联性和异常；
所述风险评估算法对已被识别的风险进行量化和评估，所述风险评估算法包括风险矩阵、定量风险评估模型、事件树分析；
所述预测模型算法通过分析历史数据和相关指标，基于机器学习技术构建预测模型，预测未来可能出现的风险事件；
所述优化策略算法通过考虑资源限制、风险程度和应对效果等因素，优化资源分配和响应策略，制定针对性的风险应对措施。
7.根据权利要求1所述的自纠错的多层级工程质量评定管理平台，其特征在于：所述自动化纠正与改进模块采用实时监测与控制算法、反馈控制算法、数据流处理和实时决策；
所述实时监测与控制算法包括时序数据分析、状态监测、异常检测、规则引擎，对于自动化设备和工具的实时监测与控制，根据监测结果进行及时纠正和改进；
所述反馈控制算法具体通过比例积分微分(PID)控制器、自适应控制器、模型预测控制器的控制算法，对于自动化设备的控制和调整；
所述数据流处理和实时决策采用流式数据处理技术实时处理和分析数据流，以及基于实时分析结果进行及时决策。
8.根据权利要求1所述的自纠错的多层级工程质量评定管理平台，其特征在于：所述自主学习与知识图谱模块采用增量学习算法、在线学习算法、基于知识图谱的推理和查询、自动图谱构建；
所述增量学习算法包括在线梯度下降、增量主成分分析、增量支持向量机；
所述在线学习算法包括在线深度学习、在线高斯过程；
所述基于知识图谱的推理和查询采用图神经网络技术，在知识图谱中进行节点和关系的表示学习，学习节点的特征表示和关系的语义信息，实现更准确的知识推理和查询；
所述自动图谱构建采用自然语言处理和文本挖掘的技术，处理文本数据，提取关键实体、关系和属性的信息，并将其加入知识图谱中。
9.根据权利要求1所述的自纠错的多层级工程质量评定管理平台，其特征在于：所述多层级内容管理模块通过分类定义和层级管理，将质量相关的数据进行逻辑分类和组织，通过多层级内容管理模块，提供分层化的数据视图，通过建立数据之间的关联关系，进行跨层级的数据查询和分析；
所述跨层级协同与合作模块提供协同操作和通信工具，包括共享数据、即时通讯、评论反馈、事务处理功能，实现跨层级的工作流管理，自动化流程和任务分配，共享数据和分析结果。
10.根据权利要求1所述的自纠错的多层级工程质量评定管理平台，其特征在于：所述多层级协同模块采用权限管理机制、分布式数据库和存储系统、协同过滤和推荐算法、实时通讯和共享工具；
所述权限管理机制具体为基于角色的访问控制(RBAC)的权限管理机制；
所述分布式数据库和存储系统用于将数据存储在多个节点上，同时支持并发访问和查询。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310844544.5A CN116882823A (zh) | 2023-07-11 | 2023-07-11 | 自纠错的多层级工程质量评定管理平台 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310844544.5A CN116882823A (zh) | 2023-07-11 | 2023-07-11 | 自纠错的多层级工程质量评定管理平台 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116882823A true CN116882823A (zh) | 2023-10-13 |
Family
ID=88270993
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310844544.5A Pending CN116882823A (zh) | 2023-07-11 | 2023-07-11 | 自纠错的多层级工程质量评定管理平台 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116882823A (zh) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117132421A (zh) * | 2023-10-28 | 2023-11-28 | 广东天圣网络科技有限公司 | 一种智慧水务综合管理系统、方法、设备及介质 |
| CN117271981A (zh) * | 2023-11-21 | 2023-12-22 | 湖南嘉创信息科技发展有限公司 | 基于跨平台数据交互的人工智能管理系统 |
| CN117332992A (zh) * | 2023-11-24 | 2024-01-02 | 北京国联视讯信息技术股份有限公司 | 一种用于产业互联网的协同制造方法及系统 |
| CN118069381A (zh) * | 2024-04-25 | 2024-05-24 | 江西锦路科技开发有限公司 | 一种基于资源需求预测容器云混合弹性伸缩方法 |
| CN118171139A (zh) * | 2023-12-29 | 2024-06-11 | 太极计算机股份有限公司 | 基于用户分级分类的数据安全管理方法 |
-
2023
- 2023-07-11 CN CN202310844544.5A patent/CN116882823A/zh active Pending
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117132421A (zh) * | 2023-10-28 | 2023-11-28 | 广东天圣网络科技有限公司 | 一种智慧水务综合管理系统、方法、设备及介质 |
| CN117271981A (zh) * | 2023-11-21 | 2023-12-22 | 湖南嘉创信息科技发展有限公司 | 基于跨平台数据交互的人工智能管理系统 |
| CN117271981B (zh) * | 2023-11-21 | 2024-02-09 | 湖南嘉创信息科技发展有限公司 | 基于跨平台数据交互的人工智能管理系统 |
| CN117332992A (zh) * | 2023-11-24 | 2024-01-02 | 北京国联视讯信息技术股份有限公司 | 一种用于产业互联网的协同制造方法及系统 |
| CN117332992B (zh) * | 2023-11-24 | 2024-02-09 | 北京国联视讯信息技术股份有限公司 | 一种用于产业互联网的协同制造方法及系统 |
| CN118171139A (zh) * | 2023-12-29 | 2024-06-11 | 太极计算机股份有限公司 | 基于用户分级分类的数据安全管理方法 |
| CN118069381A (zh) * | 2024-04-25 | 2024-05-24 | 江西锦路科技开发有限公司 | 一种基于资源需求预测容器云混合弹性伸缩方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN116882823A (zh) | 自纠错的多层级工程质量评定管理平台 | |
| Vrignat et al. | Sustainable manufacturing, maintenance policies, prognostics and health management: A literature review | |
| US20190347590A1 (en) | Intelligent Decision Synchronization in Real Time for both Discrete and Continuous Process Industries | |
| US20170351226A1 (en) | Industrial machine diagnosis and maintenance using a cloud platform | |
| CN104142664B (zh) | 使用大数据的工业产品的预测维护 | |
| CN116796907A (zh) | 一种基于物联网的水环境动态监测系统及其方法 | |
| CN101989087B (zh) | 工业化加工渣油的在线实时故障监测与诊断的系统装置 | |
| CN116681250A (zh) | 一种基于人工智能的建筑工程进度监管系统 | |
| US20170357240A1 (en) | System and method supporting exploratory analytics for key performance indicator (kpi) analysis in industrial process control and automation systems or other systems | |
| CN112016828A (zh) | 基于流式大数据的工业设备健康管理云平台架构 | |
| CN117235524A (zh) | 自动估值模型的学习训练平台 | |
| CN117393076B (zh) | 耐热环氧树脂生产过程智能监测方法及系统 | |
| US20190361428A1 (en) | Competency gap identification of an operators response to various process control and maintenance conditions | |
| CN118011990B (zh) | 基于人工智能的工业数据品质监控与提升系统 | |
| CN117787711A (zh) | 一种基于大数据的拱桥施工单端管理系统 | |
| CN117390529A (zh) | 多因素溯源的数据中台信息管理方法 | |
| CN117669984A (zh) | 基于数字孪生及知识图谱的强化学习的车间调度方法 | |
| CN111143616B (zh) | 一种视频图像数据治理方法 | |
| Li et al. | A data provenance based architecture to enhance the reliability of data analysis for Industry 4.0 | |
| KR20200002433A (ko) | 빅데이터 분석을 이용한 통계적 품질 관리 시스템 | |
| Glaser et al. | Anomaly Detection Methods to Improve Supply Chain Data Quality and Operations | |
| US20240177093A1 (en) | Shared data induced production process improvement | |
| Sharma et al. | Predictive and Prescriptive Analytics for IoT: Unlocking Insights | |
| CN117785862B (zh) | 生物安全数据库提取验证方法和系统 | |
| CN118014165B (zh) | 锂离子电池生产的溯源管理方法及系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |