CN117009186A - 贴片机软硬件交互信息实时监控分析方法及系统 - Google Patents

贴片机软硬件交互信息实时监控分析方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及贴片机电子技术领域，尤其涉及一种贴片机软硬件交互信息实时监控分析方法及系统。该方法包括以下步骤：对贴片机进行实时数据网络监控，获取实时交互信息监控数据；对实时交互信息监控数据进行分布式结构构建，以生成交互信息分布式数据模块集；对交互信息分布式数据模块集进行特征提取，生成交互信息模块聚类特征数据；对交互信息模块聚类特征数据进行合约分析，生成交互信息实时监控智能合约；利用交互信息实时监控智能合约对交互信息分布式数据模块集进行区块链网络构建，生成交互信息实时监控区块链网络。本发明实现了高效、准确的交互信息实时监控分析。

Description

贴片机软硬件交互信息实时监控分析方法及系统
技术领域
本发明涉及贴片机电子领域，尤其涉及一种贴片机软硬件交互信息实时监控分析方法及系统。
背景技术
在贴片机信息系统中，实时监控和分析贴片机的软硬件交互信息是一项重要的任务。异常状态的监测对于确保设备的稳定运行和产品质量至关重要。然而，由于贴片机长时间运行、环境变化、负载变化或部件老化等因素，系统可能会出现异常状态，导致设备性能下降、装配精度不稳定甚至设备故障，传统的异常状态监控方法主要依赖人工巡检和手动测试，这种方法存在效率低、准确性不高的问题，因此需要一种智能化、自动化的异常状态监控方法及系统。
发明内容
本发明为解决上述技术问题，提出了一种贴片机软硬件交互信息实时监控分析方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种贴片机软硬件交互信息实时监控分析方法，包括以下步骤：
步骤S1：对贴片机进行实时数据网络监控，获取实时交互信息监控数据；对实时交互信息监控数据进行分布式结构构建，以生成交互信息分布式数据模块集；
步骤S2：对交互信息分布式数据模块集进行特征提取，生成交互信息模块聚类特征数据；对交互信息模块聚类特征数据进行合约分析，生成交互信息实时监控智能合约；
步骤S3：利用交互信息实时监控智能合约对交互信息分布式数据模块集进行区块链网络构建，生成交互信息实时监控区块链网络；
步骤S4：对交互信息实时监控区块链网络进行异常缺陷检测，以生成交互信息实时监控异常缺陷数据；对交互信息实时监控异常缺陷数据进行缺陷趋势预测分析，生成异常缺陷趋势预测数据；
步骤S5：对交互信息实时监控区块链网络进行动态交互性能分析，以生成动态交互性能数据；对动态交互性能数据进行性能阈值计算，从而生成动态交互性能阈值数据；
步骤S6：对异常缺陷趋势预测数据及动态交互性能阈值数据进行特征融合，以生成交互信息综合分析特征数据；对交互信息综合分析特征数据进行监控决策优化，以构建交互信息监控分析决策模型，以执行实时监控分析作业。
本发明通过实时数据网络监控可以及时获取贴片机的数据，包括各种交互信息和性能指标，分布式结构构建可以将获取的实时交互信息监控数据进行整理和组织，形成分布式数据模块集，可以方便地对数据进行后续处理和分析，特征提取可以从交互信息分布式数据模块集中提取出关键特征，减少数据的维度和冗余，交互信息模块聚类特征数据可以帮助将相似的交互信息模块聚类在一起，便于后续的分析和处理，交互信息实时监控智能合约可以通过合约分析将特征数据转化为智能合约，以实现自动化监控和决策的能力，区块链网络可以提供去中心化、可追溯和安全的数据存储和传输机制，确保交互信息的完整性和可信度，通过将交互信息分布式数据模块集构建到区块链网络中，可以实现数据的分布式共享和实时更新，异常缺陷检测可以通过对交互信息实时监控区块链网络进行分析和比对，及时发现潜在的异常和缺陷情况，缺陷趋势预测分析可以基于历史数据和模型，预测未来可能发生的异常缺陷趋势，为后续的决策提供参考，动态交互性能分析可以对交互信息实时监控区块链网络的性能进行实时监测和分析，了解系统的运行状态和性能指标，性能阈值计算可以基于动态交互性能数据，确定各项性能指标的阈值范围，用于后续的性能监控和预警，特征融合可以将异常缺陷趋势预测数据和动态交互性能阈值数据结合起来，形成综合的特征数据，提供更全面的信息基础，监控决策优化利用综合特征数据构建监控分析决策模型，通过算法和策略优化决策过程，提高监控的准确性和效率，实时监控分析作业可以根据监控分析决策模型的指导，执行实时的监控任务，及时发现异常情况并采取相应的措施。
优选地，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：对贴片机进行实时数据网络监控，获取实时交互信息监控数据；
步骤S12：对实时交互信息监控数据进行分布式结构构建，以构建实时交互信息监控数据分布式结构；
步骤S13：对实时交互信息监控数据分布式结构进行结构分解，以生成实时交互信息监控数据模块；
步骤S14：对实时交互信息监控数据模块进行关联优化，生成实时交互信息监控管理数据；
步骤S15：基于实时交互信息监控管理数据对实时交互信息监控数据模块进行分布式模块集成处理，以生成交互信息分布式数据模块集；
本发明通过实时数据网络监控可以即时获取贴片机的数据，包括各种交互信息和性能指标，实时交互信息监控数据提供了贴片机运行状态的实时反馈，可以及时发现潜在的问题或异常情况，分布式结构构建可以将实时交互信息监控数据进行组织和分割，形成分布式数据结构，分布式结构可以提高数据的可扩展性和可管理性，便于后续的处理和分析，结构分解可以将复杂的实时交互信息监控数据分解为更小的模块，便于处理和分析，模块化的数据结构使得每个数据模块都可以独立地进行处理和管理，提高了数据处理的效率和灵活性，关联优化可以通过分析和整合实时交互信息监控数据模块之间的关联关系，生成更高层次的管理数据，实时交互信息监控管理数据提供了对监控数据的综合性管理和分析，便于系统的整体监控和决策，分布式模块集成处理可以将经过关联优化的实时交互信息监控数据模块进行集成，形成交互信息分布式数据模块集，交互信息分布式数据模块集提供了更完整和综合的数据视图，方便后续的分析、决策和应用。
优选地，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：对交互信息分布式数据模块集进行特征提取，生成交互信息模块特征数据；
步骤S22：利用聚类分析法对交互信息模块特征数据进行聚类分析，生成交互信息模块聚类特征数据；
步骤S23：对交互信息模块聚类特征数据进行合约分析，生成交互信息实时监控智能合约逻辑；
步骤S24：利用交互信息实时监控智能合约逻辑对交互信息模块聚类特征数据进行智能合约集成编辑，生成交互信息实时监控智能合约。
本发明通过特征提取可以将原始的交互信息分布式数据模块集转化为更具有表征性的特征数据，交互信息模块特征数据包含了关键的特征信息，可以用于后续的分析和建模，聚类分析可以将交互信息模块特征数据进行分组，划分为具有相似特征的聚类群体，交互信息模块聚类特征数据提供了对模块之间相似性的理解和分类，有助于进一步的数据探索和分析，合约分析可以对交互信息模块聚类特征数据进行规则和逻辑的分析，提取出重要的合约规则和条件，交互信息实时监控智能合约逻辑提供了对交互信息的实时监控和管理的逻辑框架，方便后续的自动化决策和响应，智能合约集成编辑将交互信息模块聚类特征数据与实时监控智能合约逻辑进行结合，生成可执行的智能合约，交互信息实时监控智能合约实现了对监控数据的实时分析和决策，能够自动化地检测异常情况、触发预定的操作或通知，并提供响应和调整的能力。
优选地，步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：利用交互信息实时监控智能合约对交互信息分布式数据模块集进行架构设计，生成交互信息实时监控区块链节点；
步骤S32：对交互信息实时监控区块链节点进行去中心化网络拓扑结构搭建，生成区块链网络拓扑结构；
步骤S33：对区块链网络拓扑结构进行拓扑模块重构，生成交互信息实时监控区块链创世区块；
步骤S34：利用分布式指定共识算法对交互信息实时监控区块链创世区块进行区块链网络构建，生成交互信息实时监控区块链网络。
本发明通过智能合约对交互信息进行实时监控，可以即时获取贴片机的状态和异常信息，实现对设备运行情况的及时了解，采用区块链技术，监控数据被分布式存储在多个节点上，具有去中心化的特点，数据具有不可篡改性和抗攻击性，提高了数据的安全性，所有的交互信息都被记录在区块链上，可以被授权用户访问和查看，提高了系统的透明度和数据的可追溯性，有助于排查异常状态的起因和解决问题，由于区块链的特互信息的监控和记录无法被篡改，提高了系统的可信度，减少了舞弊和错误报告的可能性，建立去中心化的区块链网络可以避免单点故障和集中式控制的风险，提高了系统的稳定性和安全性，通过多个节点共同参与交互信息的存储和计算，分担了单个节点的负载，提高了系统的性能和可扩展性，去中心化网络难以受到恶意攻击，节点的分布使得攻击者难以对整个系统实施篡改或攻击，增加了系统的安全性，通过拓扑模块重构，可以优化区块链网络的结构，使其更适应实时监控的需求，提高系统的性能和稳定性。生成交互信息实时监控区块链的创世区块作为起始点，可以使系统快速启动，并开始区块链的运行和交互信息的记录，通过分布式指定共识算法，区块链网络中的节点可以达成一致的交互信息记录和状态更新，保证了区块链数据的一致性和可信度，区块链网络中的各个节点可以实时共享交互信息，构建一个统一的交互信息数据源，提高了数据共享和沟通的效率，共识算法提供了对恶意节点的抗攻击能力，保证了区块链网络的安全性和稳定性。
优选地，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：对交互信息实时监控区块链网络进行异常缺陷检测，以生成交互信息实时监控异常缺陷数据；
步骤S42：对交互信息实时监控异常缺陷数据进行时序分析，以获取异常缺陷时序分析数据；
步骤S43：对异常缺陷时序分析数据进行缺陷趋势分析，生成异常缺陷时序趋势分析数据；
步骤S44：利用交互信息实时监控异常缺陷趋势预测计算公式对异常缺陷时序趋势分析数据进行缺陷趋势计算，生成异常缺陷趋势预测数据。
本发明通过对区块链网络进行实时监控，可以快速捕捉到可能存在的异常缺陷情况。这有助于及时发现问题并采取相应的措施，以避免潜在的风险和损失，通过异常缺陷检测，可以识别出不符合预期的行为、错误配置或其他可能的缺陷。这有助于保证区块链网络的正常运行和安全性，提高系统的可靠性和可用性，通过对异常缺陷数据进行时序分析，可以了解异常缺陷发生的时间、频率、持续时间等信息。这有助于揭示异常缺陷的模式和趋势，为后续的缺陷预测和预防提供依据，时序分析数据提供了对异常缺陷问题的深入洞察，可以帮助决策者做出基于数据的决策。例如，根据时序分析结果，可以制定更有效的修复策略或优化措施，以提高系统的稳定性和性能，通过对异常缺陷时序数据进行趋势分析，可以观察到异常缺陷的发展和演变趋势。这有助于评估缺陷的严重程度，判断缺陷是否在逐渐加剧或减轻，并为进一步的缺陷管理提供依据，通过分析缺陷的趋势，可以尝试预测未来可能发生的缺陷情况。这为采取相应的预防措施和规划资源提供了指导，以降低未来可能的风险，并提高系统的稳定性和安全性，通过应用预测计算公式，可以基于过去的时序趋势数据对未来的异常缺陷发展进行预测。这有助于提前发现和预防潜在的缺陷问题，以降低系统故障和中断的风险，异常缺陷趋势预测数据为决策者提供了关于未来缺陷情况的信息，使其能够做出相应的规划和决策，可以根据预测结果调整资源分配，优化维护计划，提前准备必要的修复措施，以保障系统的稳定性和可用性。
优选地，步骤S44中的交互信息实时监控异常缺陷趋势预测计算公式具体为：
；
其中，P为异常缺陷趋势预测值，a为交互信息实时监控异常缺陷数据量，b为区块链网络的可靠性指标，c为异常缺陷数据量占交互系统交互数据的权重值，d为异常缺陷数据的时间序列长度，e为所监控到的异常缺陷的时间段长度，f为交互信息异常缺陷趋势分析的速率参数，g为交互信息传输频率，h为交互信息性能负载值，I为交互信息所占用的硬件资源权重值，j为异常缺陷在的缺陷层度量化值。
本发明通过计算交互信息实时监控异常缺陷数据量与区块链网络可靠性指标的比例，并通过自然对数函数ln对其取对数。这可以帮助量化异常缺陷数据量和网络可靠性之间的关系，并将其转换为更合适的数值范围，考虑了异常缺陷数据量占交互系统交互数据的权重值，这一权重值可以调整异常缺陷数据量对趋势预测的影响程度，通过计算异常缺陷数据时间段长度和交互信息异常缺陷趋势分析速率参数的比例，并通过ln函数对其取对数。然后通过求平方根和取反作为减法项。这部分用于考虑异常缺陷数据的趋势和时间长度对趋势预测值的影响，考虑了异常缺陷趋势分析的速率参数，速率参数可以用来调整异常缺陷趋势预测的灵敏度，使其能够更快地捕捉到趋势的变化，通过对异常缺陷时间段长度和趋势分析速率参数的乘积进行自然对数运算，可以进一步调整异常缺陷对趋势预测的影响程度，通过/>计算交互信息所占用的硬件资源权重值I与异常缺陷的缺陷层度量化值j的乘积与b的比值进行开方运算，综合考虑了硬件资源占用和异常缺陷的严重程度，硬件资源权重值I和缺陷层度量化值j的乘积表示了异常缺陷对系统性能和功能的影响程度。通过开方运算，可以调整异常缺陷趋势预测的敏感度，使其更加符合实际情况，公式通过综合考虑交互信息实时监控异常缺陷的多个因素，对趋势预测进行了精细调节，从而提高了异常缺陷趋势预测的准确性和可靠性。
优选地，步骤S5包括以下步骤：
步骤S51：对交互信息实时监控区块链网络进行动态交互延迟分析，以生成动态交互延迟实时监控数据；
步骤S52：基于动态交互延迟实时监控数据对交互信息实时监控区块链网络进行动态交互性能分析，以生成动态交互性能数据；
步骤S53：对动态交互性能数据进行负载均衡量化处理，生成动态交互性能负载均衡度量数据；
步骤S54：利用交互信息动态交互性能阈值计算公式对动态交互性能负载均衡度量数据进行性能阈值计算，从而生成动态交互性能阈值数据；
本发明通过对区块链网络进行动态交互延迟分析，可以实时监测交互延迟的情况。这有助于及时发现交互延迟异常，并采取相应的措施来优化和改进网络性能，动态交互延迟分析数据提供了对交互延迟情况的清晰了解，可以确定延迟较高的节点或环节，并对其进行优化。这有助于提高区块链网络的交互性能，减少交互延迟，提升用户体验，通过对实时监控数据进行动态交互性能分析，可以评估区块链网络的整体性能表现。这有助于发现性能瓶颈、优化热点等问题，并提供决策依据，以改进网络的性能和可扩展性，动态交互性能数据可以提供有关网络节点资源占用、响应时间等信息，对资源规划和配置提供指导。通过合理的资源分配和调度，可以提高交互性能，避免资源浪费和拥塞，通过对动态交互性能数据进行负载均衡量化，可以评估网络中各个节点的负载情况。这有助于发现负载不均衡的节点或环节，并采取相应的负载均衡策略来优化网络性能，提高系统的稳定性和可用性，负载均衡度量数据可以揭示节点资源利用的合理性和均衡性。通过优化负载均衡，可以最大程度地利用资源，提高系统的整体性能和效率，通过利用性能阈值计算公式，可以根据动态交互性能负载均衡度量数据确定性能阈值。这有助于设定合理的性能阈值，以衡量和判断实际性能是否符合预期，并及时采取措施处理异常情况，动态交互性能阈值数据提供了对区块链网络性能的预警和管理依据。当性能指标超过阈值时，可以触发警报或自动化处理机制，以快速响应和解决潜在的性能问题，确保系统的稳定和可靠性。
优选地，步骤S54中的交互信息动态交互性能阈值计算公式具体为：
；
其中，T为交互信息动态交互性能阈值，i为第i个交互信息实时监控区块链节点，n为交互信息实时监控区块链节点的总量，fi为第i个交互信息实时监控区块链节点的信息负载值，bi为第i个区块链网络的可靠性指标，ci为第i个交互信息实时监控区块链节点数据交互量占系统数据交互量的权重，G为交互数据命中率，gi为第i个交互信息实时监控区块链节点的数据响应时间，hi为第i个交互信息实时监控区块链节点的数据响应处理能力，I为交互信息所占用的硬件资源权重值。
本发明通过计算了区块链网络可靠性指标bi与交互信息实时监控区块链节点数据交互量占系统数据交互量的权重Ci的乘积与总体交互数据命中率G的比值。此计算可以调整不同因素对交互信息动态交互性能阈值的影响程度，使得可靠性和数据交互量的权重得到适当的考虑。/>计算了交互信息实时监控区块链节点的数据响应时间gi与数据响应处理能力hi的比值，并乘以交互信息所占用的硬件资源权重值I。该计算可以综合考虑节点的数据响应速度和处理能力，并对硬件资源的重要性进行调整，表示对所有交互信息实时监控区块链节点进行求和。通过对每个节点的计算结果进行求和，可以综合考虑整个区块链网络的性能情况，/>交互信息实时监控区块链节点的信息负载值的平方。信息负载值的平方作为权重，可以对节点的负载情况进行更加明确的考虑。公式通过综合考虑各个参数和变量的权重和比值，对交互信息动态交互性能阈值进行计算。每个步骤都涉及不同的因素，如可靠性、数据交互量、数据响应时间等，并通过合适的权重和比值进行调整，以提供准确的性能阈值评估。这样的计算可以帮助评估区块链网络的性能情况，并作出相应的决策和优化。
优选地，步骤S6包括以下步骤：
步骤S61：对异常缺陷趋势预测数据及动态交互性能阈值数据进行特征融合，以生成交互信息综合分析特征数据；
步骤S62：对交互信息综合分析特征数据进行知识图谱语义推理，生成交互信息综合监控分析知识图谱；
步骤S63：对交互信息综合监控分析知识图谱进行监控决策优化，构建交互信息综合监控分析决策；
步骤S64：对交互信息综合监控分析决策进行数据挖掘建模，以构建交互信息监控分析决策模型，以执行实时监控分析作业。
本发明通过特征融合，将异常缺陷趋势预测数据和动态交互性能阈值数据结合起来，生成交互信息综合分析特征数据。这有助于综合考虑多个方面的信息，提供更全面、准确的分析依据，从而增强对交互信息的监控和分析能力，通过对交互信息综合分析特征数据进行知识图谱语义推理，可以发现数据之间的关联和规律。这有助于挖掘隐藏在数据中的有价值的知识，提供更深入的分析和理解，帮助决策过程中的问题诊断与决策优化，通过对交互信息综合监控分析知识图谱进行监控决策优化，可以识别出潜在的问题和风险，并提供相应的优化策略。这有助于快速响应和解决问题，改进监控过程，提高系统的可靠性和安全性，通过对交互信息综合监控分析决策进行数据挖掘建模，可以建立相应的决策模型。该模型可以基于历史数据和经验知识，为实时监控分析作业提供决策支持。通过模型的应用和优化，可以提高监控的准确性，降低风险，并优化决策流程。
在本说明书中，提供贴片机软硬件交互信息实时监控分析系统，包括：
数据监控模块，对贴片机进行实时数据网络监控，获取实时交互信息监控数据；对实时交互信息监控数据进行分布式结构构建，以生成交互信息分布式数据模块集；
智能合约模块，对交互信息分布式数据模块集进行特征提取，生成交互信息模块聚类特征数据；对交互信息模块聚类特征数据进行合约分析，生成交互信息实时监控智能合约；
区块链网络模块，利用交互信息实时监控智能合约对交互信息分布式数据模块集进行区块链网络构建，生成交互信息实时监控区块链网络；
缺陷趋势预测模块对交互信息实时监控区块链网络进行异常缺陷检测，以生成交互信息实时监控异常缺陷数据；对交互信息实时监控异常缺陷数据进行缺陷趋势预测分析，生成异常缺陷趋势预测数据；
交互性能模块，对交互信息实时监控区块链网络进行动态交互性能分析，以生成动态交互性能数据；对动态交互性能数据进行性能阈值计算，从而生成动态交互性能阈值数据；
决策模型模块，对异常缺陷趋势预测数据及动态交互性能阈值数据进行特征融合，以生成交互信息综合分析特征数据；对交互信息综合分析特征数据进行监控决策优化，以构建交互信息监控分析决策模型，以执行实时监控分析作业。
本发明通过构建贴片机软硬件交互信息实时监控分析系统，通过实时数据网络监控贴片机，可以获取贴片机的实时交互信息监控数据。这样可以实时监测贴片机的运行状态和性能表现，帮助及时发现潜在的问题和异常情况，通过实时数据网络监控贴片机，可以获取贴片机的实时交互信息监控数据。这样可以实时监测贴片机的运行状态和性能表现，帮助及时发现潜在的问题和异常情况，利用交互信息实时监控智能合约，对交互信息分布式数据模块集进行区块链网络构建。这样可以确保数据的安全性和可靠性，同时提供去中心化的数据存储和管理，对交互信息实时监控区块链网络进行异常缺陷检测，可以及时发现可能存在的缺陷和异常情况，生成相应的异常缺陷数据，通过对异常缺陷数据进行缺陷趋势预测分析，可以预测未来的缺陷发生趋势，为系统维护和故障排除提供参考依据，对交互信息实时监控区块链网络进行动态交互性能分析，可以评估系统的性能表现，包括响应时间、吞吐量等指标。这有助于及时发现性能问题，并做出相应的调整和优化，通过性能阈值计算，可以设定性能指标的合理阈值，用于后续性能监控和警报，以确保系统在设定的性能要求范围内运行，对异常缺陷趋势预测数据及动态交互性能阈值数据进行特征融合，可以生成交互信息综合分析特征数据。这样将多个信息源综合起来，提供更全面、准确的分析依据，通过监控决策优化，构建交互信息监控分析决策模型，可以对监控过程中的数据进行分析和判断，从而做出更准确、高效的决策，最后，执行实时监控分析作业，将决策模型应用到实际的监控中，实现实时的问题诊断、决策执行和优化反馈。
附图说明
图1为本发明一种贴片机软硬件交互信息实时监控分析方法及系统的步骤流程示意图；
图2为步骤S1的详细实施步骤流程示意图；
图3为步骤S2的详细实施步骤流程示意图；
图4为步骤S3的详细实施步骤流程示意图。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实例提供一种贴片机软硬件交互信息实时监控分析方法及系统。所述贴片机软硬件交互信息实时监控分析方法及系统的执行主体包括但不限于搭载该系统的：机械设备、数据处理平台、云服务器节点、网络上传设备等可看作本申请的通用计算节点，所述数据处理平台包括但不限于：音频图像管理系统、信息管理系统、云端数据管理系统至少一种。
请参阅图1至图4，本发明提供一种贴片机软硬件交互信息实时监控分析方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S1：对贴片机进行实时数据网络监控，获取实时交互信息监控数据；对实时交互信息监控数据进行分布式结构构建，以生成交互信息分布式数据模块集；
步骤S2：对交互信息分布式数据模块集进行特征提取，生成交互信息模块聚类特征数据；对交互信息模块聚类特征数据进行合约分析，生成交互信息实时监控智能合约；
步骤S3：利用交互信息实时监控智能合约对交互信息分布式数据模块集进行区块链网络构建，生成交互信息实时监控区块链网络；
步骤S4：对交互信息实时监控区块链网络进行异常缺陷检测，以生成交互信息实时监控异常缺陷数据；对交互信息实时监控异常缺陷数据进行缺陷趋势预测分析，生成异常缺陷趋势预测数据；
步骤S5：对交互信息实时监控区块链网络进行动态交互性能分析，以生成动态交互性能数据；对动态交互性能数据进行性能阈值计算，从而生成动态交互性能阈值数据；
步骤S6：对异常缺陷趋势预测数据及动态交互性能阈值数据进行特征融合，以生成交互信息综合分析特征数据；对交互信息综合分析特征数据进行监控决策优化，以构建交互信息监控分析决策模型，以执行实时监控分析作业。
本发明通过实时数据网络监控可以及时获取贴片机的数据，包括各种交互信息和性能指标，分布式结构构建可以将获取的实时交互信息监控数据进行整理和组织，形成分布式数据模块集，可以方便地对数据进行后续处理和分析，特征提取可以从交互信息分布式数据模块集中提取出关键特征，减少数据的维度和冗余，交互信息模块聚类特征数据可以帮助将相似的交互信息模块聚类在一起，便于后续的分析和处理，交互信息实时监控智能合约可以通过合约分析将特征数据转化为智能合约，以实现自动化监控和决策的能力，区块链网络可以提供去中心化、可追溯和安全的数据存储和传输机制，确保交互信息的完整性和可信度，通过将交互信息分布式数据模块集构建到区块链网络中，可以实现数据的分布式共享和实时更新，异常缺陷检测可以通过对交互信息实时监控区块链网络进行分析和比对，及时发现潜在的异常和缺陷情况，缺陷趋势预测分析可以基于历史数据和模型，预测未来可能发生的异常缺陷趋势，为后续的决策提供参考，动态交互性能分析可以对交互信息实时监控区块链网络的性能进行实时监测和分析，了解系统的运行状态和性能指标，性能阈值计算可以基于动态交互性能数据，确定各项性能指标的阈值范围，用于后续的性能监控和预警，特征融合可以将异常缺陷趋势预测数据和动态交互性能阈值数据结合起来，形成综合的特征数据，提供更全面的信息基础，监控决策优化利用综合特征数据构建监控分析决策模型，通过算法和策略优化决策过程，提高监控的准确性和效率，实时监控分析作业可以根据监控分析决策模型的指导，执行实时的监控任务，及时发现异常情况并采取相应的措施。
本发明实施例中，参考图1所述，为本发明一种贴片机软硬件交互信息实时监控分析方法及系统的步骤流程示意图，在本实例中，所述贴片机软硬件交互信息实时监控分析方法的步骤包括：
步骤S1：对贴片机进行实时数据网络监控，获取实时交互信息监控数据；对实时交互信息监控数据进行分布式结构构建，以生成交互信息分布式数据模块集；
本实施例中，配置一个数据监控系统来实时监控贴片机。系统可以包括传感器、监控设备或软件，用于捕获贴片机的状态信息和交互数据。确保监控系统能够与贴片机进行通信和数据交换，在监控系统中设置相应的数据采集程序，以实时获取贴片机的交互信息监控数据。这可以通过与贴片机建立连接，并定期收集和记录数据来实现。数据可以包括贴片机的操作状态、工作参数、输出结果等，对实时采集的交互信息监控数据进行处理和存储。可以使用数据库或分布式存储系统，将数据进行分布式结构构建，以生成交互信息分布式数据模块集。这有助于提高数据的可扩展性、可靠性和可访问性，将存储的交互信息分布式数据模块集进行分发和同步。这可以通过使用分布式消息队列、数据同步协议或其他通信机制来实现。这样可以确保数据模块集在分布式环境中的一致性和实时性，考虑数据的安全性和权限管理。确保只有授权的用户能够访问和操作交互信息分布式数据模块集。可以采用加密算法、访问控制策略等手段来保护数据的机密性和完整性，实施适当的错误处理机制，并记录系统运行中的日志信息。这可以帮助快速识别和解决问题，确保监控系统的可靠性和稳定性。
步骤S2：对交互信息分布式数据模块集进行特征提取，生成交互信息模块聚类特征数据；对交互信息模块聚类特征数据进行合约分析，生成交互信息实时监控智能合约；
本实施例中，针对交互信息分布式数据模块集，进行特征提取的过程。特征提取是从原始数据中提取出一组有意义的特征，用于描述数据模块的特性和行为。可以采用各种机器学习或统计学方法来进行特征提取，例如统计指标、频谱分析、时间序列分析等，基于特征提取的结果，对交互信息模块进行聚类分析，将相似特征的模块归为一类。聚类分析可以采用传统的聚类算法，如K均值聚类、层次聚类等，或利用深度学习方法，如自编码器、变分自编码器等。聚类后，为每个聚类生成聚类特征数据，用于描述该类别内的模块特征，对聚类特征数据进行合约分析。合约分析是基于聚类特征数据，识别和提取关键的交互信息模式和行为规则。可以使用各种数据分析和挖掘技术，如关联规则挖掘、序列模式挖掘、分类和回归分析等。通过合约分析，可以发现潜在的异常模式、趋势和规律，基于合约分析的结果，生成交互信息实时监控智能合约。智能合约是在区块链或分布式账本平台上执行的自动化合约。根据合约分析得出的交互信息模式和规则，编写智能合约代码，使其能够实时监控交互信息并做出相应的处理和决策。智能合约可以实现自动化的异常检测、预测和响应机制，提高监控系统的效率和准确性。
步骤S3：利用交互信息实时监控智能合约对交互信息分布式数据模块集进行区块链网络构建，生成交互信息实时监控区块链网络；
本实施例中，规划区块链网络的结构和参与方。确定参与方包括哪些数据模块、监控节点和其他相关的网络参与者。同时，确定区块链的类型，可以选择公有链、私有链或联盟链等，在确定区块链网络的结构后，可以开始构建区块链网络。搭建区块链网络的过程包括创建区块链节点、设置节点身份和权限、配置网络拓扑等。这些步骤可以使用区块链平台或框架来完成，如以太坊、Hyperledger Fabric等，智能合约的部署可以通过使用区块链平台提供的工具或命令行界面完成。在部署过程中，需要指定合约的位置、权限和其他相关参数，配置区块链网络中的监控节点，使其与智能合约进行通信和交互。这包括确保监控节点具有足够的权限来执行智能合约中的监控逻辑，并能够接收和处理来自交互信息分布式数据模块集的实时数据。此外，还需要配置智能合约的参数和事件监听器，以便及时捕获和响应数据模型的变化，在完成区块链网络的搭建和配置后，进行测试和验证以确保系统正常工作。可以模拟实际场景中的交互信息，并观察智能合约的实时监控和响应。通过验证系统的功能、性能和安全性，确保交互信息实时监控区块链网络的可靠性和稳定性。
步骤S4：对交互信息实时监控区块链网络进行异常缺陷检测，以生成交互信息实时监控异常缺陷数据；对交互信息实时监控异常缺陷数据进行缺陷趋势预测分析，生成异常缺陷趋势预测数据；
本实施例中，需要收集交互信息实时监控区块链网络的数据，并进行清洗和准备。这包括从区块链网络中获取交互信息实时监控数据和异常缺陷数据，对数据进行去噪和预处理，确保数据的准确性和一致性，从数据中提取有用的特征，以描述交互信息实时监控区块链网络的状态和行为，进行异常缺陷的检测，在完成异常缺陷检测后，可以利用检测模型对交互信息实时监控区块链网络进行测试，生成异常缺陷数据。这些数据描述了发现的异常情况，如信息交互错误、合约漏洞等。生成的异常缺陷数据可以用于后续缺陷趋势预测分析，利用生成的异常缺陷数据进行缺陷趋势预测分析，可以使用时间序列分析、回归分析、机器学习等方法，在完成缺陷趋势预测分析后，根据选定的模型，可以生成异常缺陷的趋势预测数据。这些数据可以描述未来一段时间内交互信息实时监控区块链网络中可能出现的异常缺陷情况。生成的趋势预测数据可用于指导决策和采取相应的措施来应对可能的异常缺陷。
步骤S5：对交互信息实时监控区块链网络进行动态交互性能分析，以生成动态交互性能数据；对动态交互性能数据进行性能阈值计算，从而生成动态交互性能阈值数据；
本实施例中，收集交互信息实时监控区块链网络的数据以进行动态交互性能分析。这些数据可以包括信息交互延迟时间、信息交互吞吐量、网络带宽利用率等指标。可以通过监控工具、API调用或者其他数据源来获取这些数据，对采集到的数据进行清洗和预处理，确保数据的准确性和一致性。这可能涉及数据去噪、缺失值处理、异常值检测和纠正等步骤。通过这些处理，得到可用于分析的干净数据集，利用时间序列模型来分析交互性能数据的趋势、季节性、周期性等，应用统计方法来计算和描述关键性能指标的分布、中心趋势、方差等，利用图表、图形和可视化工具来呈现性能数据，发现潜在的模式和异常情况，确定适当的性能指标和相应的阈值。例如，信息交互延迟不能超过某个预设的时间，信息交互吞吐量应该达到某个最小值等。通过分析历史性能数据，可以计算出这些阈值，在完成性能阈值计算后，可以生成动态交互性能阈值数据。这些数据描述了每个性能指标的阈值和相应的业务规则。生成的阈值数据可以用于后续性能监测和告警系统，以检测超过阈值的性能问题。
步骤S6：对异常缺陷趋势预测数据及动态交互性能阈值数据进行特征融合，以生成交互信息综合分析特征数据；对交互信息综合分析特征数据进行监控决策优化，以构建交互信息监控分析决策模型，以执行实时监控分析作业。
本实施例中，确保异常缺陷趋势预测数据和动态交互性能阈值数据的时间范围和时间间隔一致，以便进行数据对应和融合，从每个数据源中提取关键特征，并考虑是否需要进行特征工程，如特征缩放、特征选择等，将提取的特征合并成一个综合特征向量，以表示系统的综合情况，根据特征的重要性和相互关系，计算每个特征的权重或得分，以便在决策模型中有效地利用这些特征，根据特征数据和系统需求，定义监控决策规则，如阈值触发、异常检测、趋势分析等，以便根据特定情况进行决策，根据实际情况，对构建的模型进行调优，优化模型的性能和准确度。可以使用交叉验证、参数调整等技术来改善模型的表现，根据决策结果，实施相应的监控措施，并收集实际执行的结果，用于反馈和改进决策模型。
本实施例中，参考图2所述，为步骤S1的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S1的详细实施步骤包括：
步骤S11：对贴片机进行实时数据网络监控，获取实时交互信息监控数据；
步骤S12：对实时交互信息监控数据进行分布式结构构建，以构建实时交互信息监控数据分布式结构；
步骤S13：对实时交互信息监控数据分布式结构进行结构分解，以生成实时交互信息监控数据模块；
步骤S14：对实时交互信息监控数据模块进行关联优化，生成实时交互信息监控管理数据；
步骤S15：基于实时交互信息监控管理数据对实时交互信息监控数据模块进行分布式模块集成处理，以生成交互信息分布式数据模块集；
本发明通过实时数据网络监控可以即时获取贴片机的数据，包括各种交互信息和性能指标，实时交互信息监控数据提供了贴片机运行状态的实时反馈，可以及时发现潜在的问题或异常情况，分布式结构构建可以将实时交互信息监控数据进行组织和分割，形成分布式数据结构，分布式结构可以提高数据的可扩展性和可管理性，便于后续的处理和分析，结构分解可以将复杂的实时交互信息监控数据分解为更小的模块，便于处理和分析，模块化的数据结构使得每个数据模块都可以独立地进行处理和管理，提高了数据处理的效率和灵活性，关联优化可以通过分析和整合实时交互信息监控数据模块之间的关联关系，生成更高层次的管理数据，实时交互信息监控管理数据提供了对监控数据的综合性管理和分析，便于系统的整体监控和决策，分布式模块集成处理可以将经过关联优化的实时交互信息监控数据模块进行集成，形成交互信息分布式数据模块集，交互信息分布式数据模块集提供了更完整和综合的数据视图，方便后续的分析、决策和应用。
本实施例中，确定需要监控的关键指标，例如生产数量、贴片速度、贴片误差等，设置贴片机连接到网络监控系统的适配器，确保数据的实时传输和监控，通过网络监控系统，实时采集从贴片机传输的数据。这些数据可能包括贴片机的状态信息、运行日志、传感器读数等，将采集到的实时交互信息监控数据存储在适当的存储设备或数据库中，以便后续处理和分析，确定如何将实时交互信息监控数据分布到不同的节点或服务器上。这可以根据负载均衡、数据复制、数据安全性等需求来进行决策，根据定义的数据分布策略，在分布式系统中建立相应的节点或服务器，并配置数据存储和传输的相关组件和工具，确定不同节点之间的数据通信协议，确保实时交互信息监控数据的有效传输和同步，对实时交互信息监控数据分布式结构进行分析，了解数据的组成和关系，根据具体的功能需求，将实时交互信息监控数据分布式结构分解为不同的数据模块。每个数据模块可以代表一个特定的功能或数据类型，为每个数据模块定义相应的接口，以便实现数据交互和集成，分析不同数据模块之间的关联关系，确定它们之间的依赖性和交互方式，根据需求和性能要求，优化数据模块之间的关联方式，例如通过并行处理、数据缓存、分布式计算等方法，根据优化后的数据模块关联性，生成实时交互信息监控管理数据，用于监控和管理整个系统的交互信息，将实时交互信息监控数据模块进行集成，建立模块间的通信和协同工作，对集成后的交互信息分布式数据模块集进行测试和优化，确保数据的准确性、可靠性和性能。
本实施例中，参考图3所述，为步骤S2的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S2的详细实施步骤包括：
步骤S21：对交互信息分布式数据模块集进行特征提取，生成交互信息模块特征数据；
步骤S22：利用聚类分析法对交互信息模块特征数据进行聚类分析，生成交互信息模块聚类特征数据；
步骤S23：对交互信息模块聚类特征数据进行合约分析，生成交互信息实时监控智能合约逻辑；
步骤S24：利用交互信息实时监控智能合约逻辑对交互信息模块聚类特征数据进行智能合约集成编辑，生成交互信息实时监控智能合约。
本发明通过特征提取可以将原始的交互信息分布式数据模块集转化为更具有表征性的特征数据，交互信息模块特征数据包含了关键的特征信息，可以用于后续的分析和建模，聚类分析可以将交互信息模块特征数据进行分组，划分为具有相似特征的聚类群体，交互信息模块聚类特征数据提供了对模块之间相似性的理解和分类，有助于进一步的数据探索和分析，合约分析可以对交互信息模块聚类特征数据进行规则和逻辑的分析，提取出重要的合约规则和条件，交互信息实时监控智能合约逻辑提供了对交互信息的实时监控和管理的逻辑框架，方便后续的自动化决策和响应，智能合约集成编辑将交互信息模块聚类特征数据与实时监控智能合约逻辑进行结合，生成可执行的智能合约，交互信息实时监控智能合约实现了对监控数据的实时分析和决策，能够自动化地检测异常情况、触发预定的操作或通知，并提供响应和调整的能力。
本实施例中，应用选定的特征提取方法，对交互信息分布式数据模块集进行特征提取。这可以包括计算各种统计量、提取频谱特征、时间序列分析等方法。将经过特征提取后得到的特征值组成交互信息模块特征数据集，对交互信息模块特征数据进行标准化处理，确保各特征维度具有相同的尺度，应用选定的聚类算法对标准化后的数据进行聚类分析，将交互信息模块特征数据划分为不同的聚类簇。将聚类分析得到的结果，即每个数据点所属的聚类簇标签，作为交互信息模块聚类特征数据，分析交互信息模块聚类特征数据的意义和用途，确定对该数据进行合约分析的目标和要求，根据需求，制定合约规则，即描述交互信息模块聚类特征数据与异常或规定的状态之间的关系和逻辑，基于定义的合约规则，设计和实现交互信息实时监控智能合约的逻辑。这可以包括编写智能合约代码或使用合约开发工具，将合约逻辑进行验证和测试，确保其能够正确地根据交互信息模块聚类特征数据进行监控和处理，将交互信息实时监控智能合约逻辑与交互信息模块聚类特征数据进行集成编辑。这包括将合约逻辑嵌入到数据处理流程中，以便实时监控、分析和处理交互信息，设定数据源，即从交互信息模块聚类特征数据的来源，以及相应的合约接收器，用于接收合约执行结果或发出警报等操作，将编辑完成的交互信息实时监控智能合约部署到合适的环境中，确保其可以与交互信息模块聚类特征数据进行交互，对交互信息实时监控智能合约进行测试和优化，确保其能够准确地监控交互信息、触发应ropriate的操作，并具有高效的性能和可靠性。
本实施例中，参考图4所述，为步骤S3的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S3的详细实施步骤包括：
步骤S31：利用交互信息实时监控智能合约对交互信息分布式数据模块集进行架构设计，生成交互信息实时监控区块链节点；
步骤S32：对交互信息实时监控区块链节点进行去中心化网络拓扑结构搭建，生成区块链网络拓扑结构；
步骤S33：对区块链网络拓扑结构进行拓扑模块重构，生成交互信息实时监控区块链创世区块；
步骤S34：利用分布式指定共识算法对交互信息实时监控区块链创世区块进行区块链网络构建，生成交互信息实时监控区块链网络。
本发明通过智能合约对交互信息进行实时监控，可以即时获取贴片机的状态和异常信息，实现对设备运行情况的及时了解，采用区块链技术，监控数据被分布式存储在多个节点上，具有去中心化的特点，数据具有不可篡改性和抗攻击性，提高了数据的安全性，所有的交互信息都被记录在区块链上，可以被授权用户访问和查看，提高了系统的透明度和数据的可追溯性，有助于排查异常状态的起因和解决问题，由于区块链的特互信息的监控和记录无法被篡改，提高了系统的可信度，减少了舞弊和错误报告的可能性，建立去中心化的区块链网络可以避免单点故障和集中式控制的风险，提高了系统的稳定性和安全性，通过多个节点共同参与交互信息的存储和计算，分担了单个节点的负载，提高了系统的性能和可扩展性，去中心化网络难以受到恶意攻击，节点的分布使得攻击者难以对整个系统实施篡改或攻击，增加了系统的安全性，通过拓扑模块重构，可以优化区块链网络的结构，使其更适应实时监控的需求，提高系统的性能和稳定性。生成交互信息实时监控区块链的创世区块作为起始点，可以使系统快速启动，并开始区块链的运行和交互信息的记录，通过分布式指定共识算法，区块链网络中的节点可以达成一致的交互信息记录和状态更新，保证了区块链数据的一致性和可信度，区块链网络中的各个节点可以实时共享交互信息，构建一个统一的交互信息数据源，提高了数据共享和沟通的效率，共识算法提供了对恶意节点的抗攻击能力，保证了区块链网络的安全性和稳定性。
本实施例中，根据交互信息实时监控智能合约的需求和功能，设计区块链节点的架构，确定每个区块链节点的角色和功能，例如数据接收节点、验证节点、共识节点，定义节点之间的通信协议和接口，确保节点之间可以进行信息的传递和共享，根据架构设计，生成交互信息实时监控区块链节点，确定区块链网络的拓扑结构类型，如星型、环形、网状等，根据拓扑结构类型，确定各个区块链节点之间的连接方式和关系，部署交互信息实时监控区块链节点，并建立节点之间的网络连接，验证网络连接的可靠性和可扩展性，确保节点之间可以进行稳定的通信，对区块链网络的拓扑结构进行模块重构，将网络划分为多个拓扑模块，确定每个拓扑模块中的核心节点和边缘节点，并定义它们的角色和功能，根据拓扑模块的重构结果，生成交互信息实时监控区块链的创世区块，创世区块包含了初始的区块链状态和基础信息，用于启动和初始化整个区块链网络，将交互信息实时监控区块链创世区块引入区块链网络，并开始进行区块链网络构建，根据选定的共识算法，节点之间进行区块链数据的验证、共识和同步，逐步扩展区块链网络，将新的区块添加到区块链上，确保区块链的完整性和安全性，验证交互信息实时监控区块链网络的正确性和可用性，确保其能够满足实时监控需求。
本实施例中，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：对交互信息实时监控区块链网络进行异常缺陷检测，以生成交互信息实时监控异常缺陷数据；
步骤S42：对交互信息实时监控异常缺陷数据进行时序分析，以获取异常缺陷时序分析数据；
步骤S43：对异常缺陷时序分析数据进行缺陷趋势分析，生成异常缺陷时序趋势分析数据；
步骤S44：利用交互信息实时监控异常缺陷趋势预测计算公式对异常缺陷时序趋势分析数据进行缺陷趋势计算，生成异常缺陷趋势预测数据。
本发明通过对区块链网络进行实时监控，可以快速捕捉到可能存在的异常缺陷情况。这有助于及时发现问题并采取相应的措施，以避免潜在的风险和损失，通过异常缺陷检测，可以识别出不符合预期的行为、错误配置或其他可能的缺陷。这有助于保证区块链网络的正常运行和安全性，提高系统的可靠性和可用性，通过对异常缺陷数据进行时序分析，可以了解异常缺陷发生的时间、频率、持续时间等信息。这有助于揭示异常缺陷的模式和趋势，为后续的缺陷预测和预防提供依据，时序分析数据提供了对异常缺陷问题的深入洞察，可以帮助决策者做出基于数据的决策。例如，根据时序分析结果，可以制定更有效的修复策略或优化措施，以提高系统的稳定性和性能，通过对异常缺陷时序数据进行趋势分析，可以观察到异常缺陷的发展和演变趋势。这有助于评估缺陷的严重程度，判断缺陷是否在逐渐加剧或减轻，并为进一步的缺陷管理提供依据，通过分析缺陷的趋势，可以尝试预测未来可能发生的缺陷情况。这为采取相应的预防措施和规划资源提供了指导，以降低未来可能的风险，并提高系统的稳定性和安全性，通过应用预测计算公式，可以基于过去的时序趋势数据对未来的异常缺陷发展进行预测。这有助于提前发现和预防潜在的缺陷问题，以降低系统故障和中断的风险，异常缺陷趋势预测数据为决策者提供了关于未来缺陷情况的信息，使其能够做出相应的规划和决策，可以根据预测结果调整资源分配，优化维护计划，提前准备必要的修复措施，以保障系统的稳定性和可用性。
本实施例中，收集交互信息实时监控区块链网络中的数据，包括信息交互记录、区块链状态、节点信息等，定义异常缺陷的标准和指标，例如可疑信息交互、节点故障、数据篡改等，基于定义的异常缺陷标准和指标，对收集到的数据进行异常缺陷检测，根据检测结果，生成交互信息实时监控异常缺陷数据，标识出存在异常的数据项和相关信息，利用时序分析方法（如时间序列分析、统计分析等），对异常缺陷数据进行分析，提取时序分析数据，例如异常发生的时间点、异常类型的分布情况、异常缺陷的数量变化趋势等，对时序分析数据进行缺陷趋势分析，探索异常缺陷的演变规律和趋势，运用相关的数据分析方法和技术，如回归分析、趋势线拟合等，对数据进行趋势分析，生成异常缺陷时序趋势分析数据，包括缺陷的增长率、趋势线的斜率、异常缺陷的周期性等，定义异常缺陷趋势预测计算公式，可以使用回归分析、时间序列分析、机器学习等方法，基于异常缺陷时序趋势分析数据和预测计算公式，进行缺陷趋势的计算和预测，生成异常缺陷趋势预测数据，包括未来一段时间内异常缺陷数量的预测值、异常缺陷趋势的变化趋势等。
本实施例中，步骤S44中的交互信息实时监控异常缺陷趋势预测计算公式具体为：
；
其中，P为异常缺陷趋势预测值，a为交互信息实时监控异常缺陷数据量，b为区块链网络的可靠性指标，c为异常缺陷数据量占交互系统交互数据的权重值，d为异常缺陷数据的时间序列长度，e为所监控到的异常缺陷的时间段长度，f为交互信息异常缺陷趋势分析的速率参数，g为交互信息传输频率，h为交互信息性能负载值，I为交互信息所占用的硬件资源权重值，j为异常缺陷在的缺陷层度量化值。
本发明通过计算交互信息实时监控异常缺陷数据量与区块链网络可靠性指标的比例，并通过自然对数函数ln对其取对数。这可以帮助量化异常缺陷数据量和网络可靠性之间的关系，并将其转换为更合适的数值范围，考虑了异常缺陷数据量占交互系统交互数据的权重值，这一权重值可以调整异常缺陷数据量对趋势预测的影响程度，通过计算异常缺陷数据时间段长度和交互信息异常缺陷趋势分析速率参数的比例，并通过ln函数对其取对数。然后通过求平方根和取反作为减法项。这部分用于考虑异常缺陷数据的趋势和时间长度对趋势预测值的影响，考虑了异常缺陷趋势分析的速率参数，速率参数可以用来调整异常缺陷趋势预测的灵敏度，使其能够更快地捕捉到趋势的变化，通过对异常缺陷时间段长度和趋势分析速率参数的乘积进行自然对数运算，可以进一步调整异常缺陷对趋势预测的影响程度，通过/>计算交互信息所占用的硬件资源权重值I与异常缺陷的缺陷层度量化值j的乘积与b的比值进行开方运算，综合考虑了硬件资源占用和异常缺陷的严重程度，硬件资源权重值I和缺陷层度量化值j的乘积表示了异常缺陷对系统性能和功能的影响程度。通过开方运算，可以调整异常缺陷趋势预测的敏感度，使其更加符合实际情况，公式通过综合考虑交互信息实时监控异常缺陷的多个因素，对趋势预测进行了精细调节，从而提高了异常缺陷趋势预测的准确性和可靠性。
本实施例中，步骤S5包括以下步骤：
步骤S51：对交互信息实时监控区块链网络进行动态交互延迟分析，以生成动态交互延迟实时监控数据；
步骤S52：基于动态交互延迟实时监控数据对交互信息实时监控区块链网络进行动态交互性能分析，以生成动态交互性能数据；
步骤S53：对动态交互性能数据进行负载均衡量化处理，生成动态交互性能负载均衡度量数据；
步骤S54：利用交互信息动态交互性能阈值计算公式对动态交互性能负载均衡度量数据进行性能阈值计算，从而生成动态交互性能阈值数据；
本发明通过对区块链网络进行动态交互延迟分析，可以实时监测交互延迟的情况。这有助于及时发现交互延迟异常，并采取相应的措施来优化和改进网络性能，动态交互延迟分析数据提供了对交互延迟情况的清晰了解，可以确定延迟较高的节点或环节，并对其进行优化。这有助于提高区块链网络的交互性能，减少交互延迟，提升用户体验，通过对实时监控数据进行动态交互性能分析，可以评估区块链网络的整体性能表现。这有助于发现性能瓶颈、优化热点等问题，并提供决策依据，以改进网络的性能和可扩展性，动态交互性能数据可以提供有关网络节点资源占用、响应时间等信息，对资源规划和配置提供指导。通过合理的资源分配和调度，可以提高交互性能，避免资源浪费和拥塞，通过对动态交互性能数据进行负载均衡量化，可以评估网络中各个节点的负载情况。这有助于发现负载不均衡的节点或环节，并采取相应的负载均衡策略来优化网络性能，提高系统的稳定性和可用性，负载均衡度量数据可以揭示节点资源利用的合理性和均衡性。通过优化负载均衡，可以最大程度地利用资源，提高系统的整体性能和效率，通过利用性能阈值计算公式，可以根据动态交互性能负载均衡度量数据确定性能阈值。这有助于设定合理的性能阈值，以衡量和判断实际性能是否符合预期，并及时采取措施处理异常情况，动态交互性能阈值数据提供了对区块链网络性能的预警和管理依据。当性能指标超过阈值时，可以触发警报或自动化处理机制，以快速响应和解决潜在的性能问题，确保系统的稳定和可靠性。
本实施例中，收集交互信息实时监控区块链网络的交互数据，包括信息交互的发送时间和接收时间等，根据收集到的数据，计算每个信息交互的交互延迟，即发送时间和接收时间之间的时间差，对交互延迟数据进行分析和统计，获取动态交互延迟实时监控数据。可以计算平均延迟、最大延迟、延迟分布等指标，利用动态交互延迟实时监控数据，分析交互信息实时监控区块链网络的交互性能，可以计算交互延迟的稳定性，例如延迟的方差、标准差等，分析交互延迟的分布情况，如是否存在过高的延迟值或异常的延迟波动，根据分析结果，生成动态交互性能数据，包括交互延迟的性能指标和性能评估结果，根据动态交互性能数据，评估交互信息实时监控区块链网络的负载均衡情况，可以计算节点之间的负载差异，例如交互延迟的均值差、最大差值等，分析负载均衡的稳定性和波动情况，判断是否存在负载不均衡的问题，生成动态交互性能负载均衡度量数据，包括负载均衡的量化指标和度量结果，根据动态交互性能负载均衡度量数据和性能阈值计算公式，计算交互信息实时监控区块链网络的性能阈值，生成动态交互性能阈值数据，用于评估当前性能指标是否符合预设的阈值要求。
本实施例中，步骤S54中的交互信息动态交互性能阈值计算公式具体为：
；
其中，T为交互信息动态交互性能阈值，i为第i个交互信息实时监控区块链节点，n为交互信息实时监控区块链节点的总量，fi为第i个交互信息实时监控区块链节点的信息负载值，bi为第i个区块链网络的可靠性指标，ci为第i个交互信息实时监控区块链节点数据交互量占系统数据交互量的权重，G为交互数据命中率，gi为第i个交互信息实时监控区块链节点的数据响应时间，hi为第i个交互信息实时监控区块链节点的数据响应处理能力，I为交互信息所占用的硬件资源权重值。
本发明通过计算了区块链网络可靠性指标bi与交互信息实时监控区块链节点数据交互量占系统数据交互量的权重Ci的乘积与总体交互数据命中率G的比值。此计算可以调整不同因素对交互信息动态交互性能阈值的影响程度，使得可靠性和数据交互量的权重得到适当的考虑。/>计算了交互信息实时监控区块链节点的数据响应时间gi与数据响应处理能力hi的比值，并乘以交互信息所占用的硬件资源权重值I。该计算可以综合考虑节点的数据响应速度和处理能力，并对硬件资源的重要性进行调整，表示对所有交互信息实时监控区块链节点进行求和。通过对每个节点的计算结果进行求和，可以综合考虑整个区块链网络的性能情况，/>交互信息实时监控区块链节点的信息负载值的平方。信息负载值的平方作为权重，可以对节点的负载情况进行更加明确的考虑。公式通过综合考虑各个参数和变量的权重和比值，对交互信息动态交互性能阈值进行计算。每个步骤都涉及不同的因素，如可靠性、数据交互量、数据响应时间等，并通过合适的权重和比值进行调整，以提供准确的性能阈值评估。这样的计算可以帮助评估区块链网络的性能情况，并作出相应的决策和优化。
本实施例中，步骤S6包括以下步骤：
步骤S61：对异常缺陷趋势预测数据及动态交互性能阈值数据进行特征融合，以生成交互信息综合分析特征数据；
步骤S62：对交互信息综合分析特征数据进行知识图谱语义推理，生成交互信息综合监控分析知识图谱；
步骤S63：对交互信息综合监控分析知识图谱进行监控决策优化，构建交互信息综合监控分析决策；
步骤S64：对交互信息综合监控分析决策进行数据挖掘建模，以构建交互信息监控分析决策模型，以执行实时监控分析作业。
本发明通过特征融合，将异常缺陷趋势预测数据和动态交互性能阈值数据结合起来，生成交互信息综合分析特征数据。这有助于综合考虑多个方面的信息，提供更全面、准确的分析依据，从而增强对交互信息的监控和分析能力，通过对交互信息综合分析特征数据进行知识图谱语义推理，可以发现数据之间的关联和规律。这有助于挖掘隐藏在数据中的有价值的知识，提供更深入的分析和理解，帮助决策过程中的问题诊断与决策优化，通过对交互信息综合监控分析知识图谱进行监控决策优化，可以识别出潜在的问题和风险，并提供相应的优化策略。这有助于快速响应和解决问题，改进监控过程，提高系统的可靠性和安全性，通过对交互信息综合监控分析决策进行数据挖掘建模，可以建立相应的决策模型。该模型可以基于历史数据和经验知识，为实时监控分析作业提供决策支持。通过模型的应用和优化，可以提高监控的准确性，降低风险，并优化决策流程。
本实施例中，对两类数据进行特征融合，将它们结合在一起形成交互信息综合分析特征数据，可以通过简单的拼接、加权求和或者其他特征组合的方式进行融合，得到包含综合特征的数据集，将交互信息综合分析特征数据构建成知识图谱的形式，其中数据项可以作为图谱的节点，不同数据项之间的关系可以作为图谱的边，基于知识图谱的语义推理算法，对图谱中的节点和边进行推理，以获取更加丰富的关联信息，使用语义推理的结果，扩展和丰富交互信息综合分析知识图谱，形成更加完整和准确的图谱结构，在交互信息综合监控分析知识图谱中，定义监控决策的节点和边，并建立相应的关系，利用图谱中的节点和边的属性信息，结合领域知识和规则，进行监控决策的优化，通过推理和逻辑推断，对知识图谱中的节点进行状态预测和异常检测，并生成相应的监控决策，可以使用机器学习算法（如分类、聚类、回归等）或其他数据挖掘技术，建立交互信息监控分析决策模型，对模型进行训练和验证，确保其准确性和可靠性，将建立好的决策模型应用于实时监控分析作业中，对交互信息进行实时监测和分析，并根据模型的结果进行决策和处理。
在本说明书中，提供贴片机软硬件交互信息实时监控分析系统，包括：
数据监控模块，对贴片机进行实时数据网络监控，获取实时交互信息监控数据；对实时交互信息监控数据进行分布式结构构建，以生成交互信息分布式数据模块集；
智能合约模块，对交互信息分布式数据模块集进行特征提取，生成交互信息模块聚类特征数据；对交互信息模块聚类特征数据进行合约分析，生成交互信息实时监控智能合约；
区块链网络模块，利用交互信息实时监控智能合约对交互信息分布式数据模块集进行区块链网络构建，生成交互信息实时监控区块链网络；
缺陷趋势预测模块对交互信息实时监控区块链网络进行异常缺陷检测，以生成交互信息实时监控异常缺陷数据；对交互信息实时监控异常缺陷数据进行缺陷趋势预测分析，生成异常缺陷趋势预测数据；
交互性能模块，对交互信息实时监控区块链网络进行动态交互性能分析，以生成动态交互性能数据；对动态交互性能数据进行性能阈值计算，从而生成动态交互性能阈值数据；
决策模型模块，对异常缺陷趋势预测数据及动态交互性能阈值数据进行特征融合，以生成交互信息综合分析特征数据；对交互信息综合分析特征数据进行监控决策优化，以构建交互信息监控分析决策模型，以执行实时监控分析作业。
本发明通过构建贴片机软硬件交互信息实时监控分析系统，通过实时数据网络监控贴片机，可以获取贴片机的实时交互信息监控数据。这样可以实时监测贴片机的运行状态和性能表现，帮助及时发现潜在的问题和异常情况，通过实时数据网络监控贴片机，可以获取贴片机的实时交互信息监控数据。这样可以实时监测贴片机的运行状态和性能表现，帮助及时发现潜在的问题和异常情况，利用交互信息实时监控智能合约，对交互信息分布式数据模块集进行区块链网络构建。这样可以确保数据的安全性和可靠性，同时提供去中心化的数据存储和管理，对交互信息实时监控区块链网络进行异常缺陷检测，可以及时发现可能存在的缺陷和异常情况，生成相应的异常缺陷数据，通过对异常缺陷数据进行缺陷趋势预测分析，可以预测未来的缺陷发生趋势，为系统维护和故障排除提供参考依据，对交互信息实时监控区块链网络进行动态交互性能分析，可以评估系统的性能表现，包括响应时间、吞吐量等指标。这有助于及时发现性能问题，并做出相应的调整和优化，通过性能阈值计算，可以设定性能指标的合理阈值，用于后续性能监控和警报，以确保系统在设定的性能要求范围内运行，对异常缺陷趋势预测数据及动态交互性能阈值数据进行特征融合，可以生成交互信息综合分析特征数据。这样将多个信息源综合起来，提供更全面、准确的分析依据，通过监控决策优化，构建交互信息监控分析决策模型，可以对监控过程中的数据进行分析和判断，从而做出更准确、高效的决策，最后，执行实时监控分析作业，将决策模型应用到实际的监控中，实现实时的问题诊断、决策执行和优化反馈。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。
应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。
上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种贴片机软硬件交互信息实时监控分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：对贴片机进行实时数据网络监控，获取实时交互信息监控数据；对实时交互信息监控数据进行分布式结构构建，以生成交互信息分布式数据模块集；
步骤S2：对交互信息分布式数据模块集进行特征提取，生成交互信息模块聚类特征数据；对交互信息模块聚类特征数据进行合约分析，生成交互信息实时监控智能合约；
步骤S3：利用交互信息实时监控智能合约对交互信息分布式数据模块集进行区块链网络构建，生成交互信息实时监控区块链网络；
步骤S4：对交互信息实时监控区块链网络进行异常缺陷检测，以生成交互信息实时监控异常缺陷数据；对交互信息实时监控异常缺陷数据进行缺陷趋势预测分析，生成异常缺陷趋势预测数据；
步骤S5：对交互信息实时监控区块链网络进行动态交互性能分析，以生成动态交互性能数据；对动态交互性能数据进行性能阈值计算，从而生成动态交互性能阈值数据；
步骤S6：对异常缺陷趋势预测数据及动态交互性能阈值数据进行特征融合，以生成交互信息综合分析特征数据；对交互信息综合分析特征数据进行监控决策优化，以构建交互信息监控分析决策模型，以执行实时监控分析作业。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1的具体步骤为：
步骤S11：对贴片机进行实时数据网络监控，获取实时交互信息监控数据；
步骤S12：对实时交互信息监控数据进行分布式结构构建，以构建实时交互信息监控数据分布式结构；
步骤S13：对实时交互信息监控数据分布式结构进行结构分解，以生成实时交互信息监控数据模块；
步骤S14：对实时交互信息监控数据模块进行关联优化，生成实时交互信息监控管理数据；
步骤S15：基于实时交互信息监控管理数据对实时交互信息监控数据模块进行分布式模块集成处理，以生成交互信息分布式数据模块集。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤为：
步骤S21：对交互信息分布式数据模块集进行特征提取，生成交互信息模块特征数据；
步骤S22：利用聚类分析法对交互信息模块特征数据进行聚类分析，生成交互信息模块聚类特征数据；
步骤S23：对交互信息模块聚类特征数据进行合约分析，生成交互信息实时监控智能合约逻辑；
步骤S24：利用交互信息实时监控智能合约逻辑对交互信息模块聚类特征数据进行智能合约集成编辑，生成交互信息实时监控智能合约。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3的具体步骤为：
步骤S31：利用交互信息实时监控智能合约对交互信息分布式数据模块集进行架构设计，生成交互信息实时监控区块链节点；
步骤S32：对交互信息实时监控区块链节点进行去中心化网络拓扑结构搭建，生成区块链网络拓扑结构；
步骤S33：对区块链网络拓扑结构进行拓扑模块重构，生成交互信息实时监控区块链创世区块；
步骤S34：利用分布式指定共识算法对交互信息实时监控区块链创世区块进行区块链网络构建，生成交互信息实时监控区块链网络。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4的具体步骤为：
步骤S41：对交互信息实时监控区块链网络进行异常缺陷检测，以生成交互信息实时监控异常缺陷数据；
步骤S42：对交互信息实时监控异常缺陷数据进行时序分析，以获取异常缺陷时序分析数据；
步骤S43：对异常缺陷时序分析数据进行缺陷趋势分析，生成异常缺陷时序趋势分析数据；
步骤S44：利用交互信息实时监控异常缺陷趋势预测计算公式对异常缺陷时序趋势分析数据进行缺陷趋势计算，生成异常缺陷趋势预测数据。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤S44中的交互信息实时监控异常缺陷趋势预测计算公式具体为：
；
其中，P为异常缺陷趋势预测值，a为交互信息实时监控异常缺陷数据量，b为区块链网络的可靠性指标，c为异常缺陷数据量占交互系统交互数据的权重值，d为异常缺陷数据的时间序列长度，e为所监控到的异常缺陷的时间段长度，f为交互信息异常缺陷趋势分析的速率参数，g为交互信息传输频率，h为交互信息性能负载值，I为交互信息所占用的硬件资源权重值，j为异常缺陷在的缺陷层度量化值。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S5的具体步骤为：
步骤S51：对交互信息实时监控区块链网络进行动态交互延迟分析，以生成动态交互延迟实时监控数据；
步骤S52：基于动态交互延迟实时监控数据对交互信息实时监控区块链网络进行动态交互性能分析，以生成动态交互性能数据；
步骤S53：对动态交互性能数据进行负载均衡量化处理，生成动态交互性能负载均衡度量数据；
步骤S54：利用交互信息动态交互性能阈值计算公式对动态交互性能负载均衡度量数据进行性能阈值计算，从而生成动态交互性能阈值数据。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，步骤S54中的交互信息动态交互性能阈值计算公式具体为：
；
其中，T为交互信息动态交互性能阈值，i为第i个交互信息实时监控区块链节点，n为交互信息实时监控区块链节点的总量，fi为第i个交互信息实时监控区块链节点的信息负载值，bi为第i个区块链网络的可靠性指标，ci为第i个交互信息实时监控区块链节点数据交互量占系统数据交互量的权重，G为交互数据命中率，gi为第i个交互信息实时监控区块链节点的数据响应时间，hi为第i个交互信息实时监控区块链节点的数据响应处理能力， I为交互信息所占用的硬件资源权重值。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S6的具体步骤为：
步骤S61：对异常缺陷趋势预测数据及动态交互性能阈值数据进行特征融合，以生成交互信息综合分析特征数据；
步骤S62：对交互信息综合分析特征数据进行知识图谱语义推理，生成交互信息综合监控分析知识图谱；
步骤S63：对交互信息综合监控分析知识图谱进行监控决策优化，构建交互信息综合监控分析决策；
步骤S64：对交互信息综合监控分析决策进行数据挖掘建模，以构建交互信息监控分析决策模型，以执行实时监控分析作业。
10.一种贴片机软硬件交互信息实时监控分析系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的贴片机软硬件交互信息实时监控分析方法，包括：
数据监控模块，对贴片机进行实时数据网络监控，获取实时交互信息监控数据；对实时交互信息监控数据进行分布式结构构建，以生成交互信息分布式数据模块集；
智能合约模块，对交互信息分布式数据模块集进行特征提取，生成交互信息模块聚类特征数据；对交互信息模块聚类特征数据进行合约分析，生成交互信息实时监控智能合约；
区块链网络模块，利用交互信息实时监控智能合约对交互信息分布式数据模块集进行区块链网络构建，生成交互信息实时监控区块链网络；
缺陷趋势预测模块对交互信息实时监控区块链网络进行异常缺陷检测，以生成交互信息实时监控异常缺陷数据；对交互信息实时监控异常缺陷数据进行缺陷趋势预测分析，生成异常缺陷趋势预测数据；
交互性能模块，对交互信息实时监控区块链网络进行动态交互性能分析，以生成动态交互性能数据；对动态交互性能数据进行性能阈值计算，从而生成动态交互性能阈值数据；
决策模型模块，对异常缺陷趋势预测数据及动态交互性能阈值数据进行特征融合，以生成交互信息综合分析特征数据；对交互信息综合分析特征数据进行监控决策优化，以构建交互信息监控分析决策模型，以执行实时监控分析作业。
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