CN1335578A - 识别数据伪劣的方法及装置 - Google Patents
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Abstract
一种在数据处理装置中识别数据伪劣的方法,所述的装置包括一个数据库,所述的方法包括:第一判断步骤、第一处理步骤、第二判断步骤、第一计算步骤、第一输出步骤、设定步骤、第二计算步骤、第三判断步骤、第三计算步骤、输出步骤。并不是仅仅对信息的真伪作简单的判断,而是对信息中各类信息如黑色信息与白色信息、常规信息与创造信息、虚物信息与实物信息等进行分析计算,最后判断出输入信息中伪劣信息、问题信息和有效信息的数量,以供信息使用者参考。
Description
本发明涉及一种数据识别装置，特别涉及一种针对计算机网络数据识别其真伪的方法及装置。
由于每年倍增的网络使用人数和计算机普及的速度，网上的数据量激增。在“海量”数据中，大量的数据垃圾阻碍着人们对有效数据的需求。网络中数据量愈是扩大，寻求有效数据的效率愈是降低。计算机革命面临如何解决和处理“海量”数据和数据有效需求不足的问题。
1998年6月中国经济出版社出版的《经济学：跨世纪批判》一书提出数据三元模式化的概念。
本发明的目的是提供一种识别数据伪劣的方法及装置，对输入的数据进行分析计算，判断数据的真伪程度，以供使用者参考。
为了达到上述的目的，本发明的技术方案如下：
一种在数据处理装置中识别数据伪劣的方法，所述的装置包括一个数据库，所述的方法包括：
第一判断步骤，用于判断是否有数据输入；
第一处理步骤，用于在第一判断步骤判断有数据输入后，将数据模式化，确定数据三元状态；
第二判断步骤，用于判断数据的三元模式是否完整，如果不完整，计算数据模式缺项的程度，对三元数据进行逻辑计算，补充缺项数据；
第一计算步骤，用于对完整的三元数据根据数据的特点分别按模式逻辑、概念逻辑、主导概念逻辑进行逻辑计算
第一输出步骤，输出三元数据的真伪状态分布；
设定步骤，设定物理识别的误差；
第二计算步骤，指向相应的数据库，将三元数据与数据库中的标准数据进行计算，得出两者之间的误差；
第三判断步骤，用于判断物理误差是否小于设定值；
第三计算步骤，用于统计各层识别数据，进行组合计算；输出步骤，输出统计计算结果。
一种识别数据伪劣的装置，所述的装置包括一个数据库，还包括：
第一判断装置，用于判断是否有数据输入；
第一处理装置，用于在第一判断装置判断有数据输入后，将数据模式化，确定数据三元状态；
第二判断装置，用于判断数据的三元模式是否完整，如果不完整，计算数据模式缺项的程度，对三元数据进行逻辑计算，补充缺项数据；
第一计算装置，用于对完整的三元数据根据数据的特点分别按模式逻辑、概念逻辑、主导概念逻辑进行逻辑计算；
第一输出装置，输出三元数据的真伪状态分布；
设定装置，设定物理识别的误差；
第二计算装置，指向相应的数据库，将三元数据与数据库中的标准数据进行计算，得出两者之间的误差；
第三判断装置，用于判断物理误差是否小于设定值；
第三计算装置，用于统计各层识别数据，进行组合计算；
输出装置，输出统计计算结果。
由于采用上述的方案，本发明并不是仅仅对信息的真伪作简单的判断，而是对信息中各类信息如黑色信息与白色信息、常规信息与创造信息、虚物信息与实物信息等进行分析计算，最后判断出输入信息中伪劣信息、问题信息和有效信息的数量，以供信息使用者参考。
图1为本发明的硬件图；
图2为本发明的数据库的示意图；
图3至图6为本发明的流程图
下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细的说明：
以一家加油站的日常工作的数据处理为例，本发明所述的装置采集加油站的一切工作数据，包括业务数据、财务数据、行政数据、，技术数据，并将所采集到的数据模式化：根据数据的主题如“设备清单”在数据库中检索，查找主题词在数据库中的地址，并根据地址所在的区域，得出主题归入实物数据；根据数据全文在数据库中检索，统计三个区中的总数，得出全文的三元模式状态；根据数据的主语，即设备清单的各个项目，在数据库中检索，统计三个区中的总数，得出主语的三元模式类别；最后确定数据的三元模式状态。例如，各类汽油、柴油的进货量、库存量、出货量为实物数据，实际购入新设备的价格、品牌为虚物数据，加油站的现有设备的效率为常规数据，新增设备效率为创造数据，记录的损耗归入白色数据，进货量减库存量及出货量的异常损耗归入黑色数据，实际用工超过规定用工的多余用工为黑色数据、规定用工为白色数据；
对模式化后的数据进行伪劣识别：
第一层，模式识别，再次查得数据的三元六重模式，计算出数据模式缺项的程度，如在加油站的“设备清单”中有设备的实物数据，却没有设备品牌的虚物数据。
第二层，逻辑识别，先识别数据的漏出或缺项，如根据加油站设备的出油数据、使用年限、价格等进行逻辑计算，例如，设备价格高、使用年限短却出油效率低，则报警为设备低质量、高价格、无品牌，由此识别出设备非名牌，填补虚物数据缺项，此虚物数据与创造数据中的新增设备效率不相符，然后进行逻辑计算，得出创造数据中新设备的效率为虚假、虚物数据中该设备的购买价格为虚假、白色数据中记录的损耗为虚假、实物数据中的出货量为虚假，用工人数为虚假。
第三层，物理识别，例如签字、印鉴、银行凭证、设备成交地点等的识别，将各个数据与对应的标准数据比较，统计确认三元数据的真伪。
第四层，组合识别，将上述三元六重数据进行组合运算，得出伪劣识别结果：
实物数据中的进货量、库存量为真实数据，出货量为虚假数据；虚物数据中新设备的品牌、价格为虚假数据；常规数据中常规设备的效率为真实数据；创造数据中新设备的效率为虚假数据；白色数据中的记录的损耗为虚假数据；黑色数据中的异常损耗为真实数据，多余用工为真实数据。
Claims (4)
1、一种在数据处理装置中识别数据伪劣的方法，所述的装置包括一个数据库，所述的方法包括：
第一判断步骤，用于判断是否有数据输入；
第一处理步骤，用于在第一判断步骤判断有数据输入后，将数据模式化，确定数据三元状态；
第二判断步骤，用于判断数据的三元模式是否完整，如果不完整，计算数据模式缺项的程度，对三元数据进行逻辑计算，补充缺项数据；
第一计算步骤，用于对完整的三元数据根据数据的特点分别按模式逻辑、概念逻辑、主导概念逻辑进行逻辑计算；
第一输出步骤，输出三元数据的真伪状态分布；
设定步骤，设定物理识别的误差；
第二计算步骤，指向相应的数据库，将三元数据与数据库中的标准数据进行计算，得出两者之间的误差；
第三判断步骤，用于判断物理误差是否小于设定值；
第三计算步骤，用于统计各层识别数据，进行组合计算；输出步骤，输出统计计算结果。
2、根据权利要求1所述的在数据处理装置中识别数据伪劣的方法，所述的数据库中存有三元模式的标准数据，按地址分为三个数据区：常规和创造数据区、虚物和实物数据区、黑色和白色数据区；常规和创造数据区中常规数据和创造数据分区存放，常规数据区中分区存放有稳定数据、区间数据和风险数据，创造数据区中分区存放有稳定数据、区间数据和风险数据；实物和虚物数据区中实物数据和虚物数据分区存放，实物数据区中分区存放有稳定数据、区间数据和风险数据，虚物数据区中分区存放有稳定数据、区间数据和风险数据；白色和黑色数据区中白色数据和黑色数据分区存放，白色数据区中分区存放有稳定数据、区间数据和风险数据，黑色数据区中分区存放有稳定数据、区间数据和风险数据。
3、一种识别数据伪劣的装置，所述的装置包括一个数据库，其特征在于：还包括：
第一判断装置，用于判断是否有数据输入；
第一处理装置，用于在第一判断装置判断有数据输入后，将数据模式化，确定数据三元状态；
第二判断装置，用于判断数据的三元模式是否完整，如果不完整，计算数据模式缺项的程度，对三元数据进行逻辑计算，补充缺项数据；
第一计算装置，用于对完整的三元数据根据数据的特点分别按模式逻辑、概念逻辑、主导概念逻辑进行逻辑计算；
第一输出装置，输出三元数据的真伪状态分布；
设定装置，设定物理识别的误差；
第二计算装置，指向相应的数据库，将三元数据与数据库中的标准数据进行计算，得出两者之间的误差；
第三判断装置，用于判断物理误差是否小于设定值；
第三计算装置，用于统计各层识别数据，进行组合计算；
输出装置，输出统计计算结果。
4、根据权利要求3所述的识别数据伪劣的装置，其特征在于所述的数据库中存有三元模式的标准数据，按地址分为三个数据区：常规和创造数据区、虚物和实物数据区、黑色和白色数据区；常规和创造数据区中常规数据和创造数据分区存放，常规数据区中分区存放有稳定数据、区间数据和风险数据，创造数据区中分区存放有稳定数据、区间数据和风险数据；实物和虚物数据区中实物数据和虚物数据分区存放，实物数据区中分区存放有稳定数据、区间数据和风险数据，虚物数据区中分区存放有稳定数据、区间数据和风险数据；白色和黑色数据区中白色数据和黑色数据分区存放，白色数据区中分区存放有稳定数据、区间数据和风险数据，黑色数据区中分区存放有稳定数据、区间数据和风险数据。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN100349158C (zh) * | 2004-08-12 | 2007-11-14 | 华为技术有限公司 | 一种从问题数据中提取失效模式的方法及系统 |
| CN101093571A (zh) * | 2007-07-17 | 2007-12-26 | 招商银行股份有限公司 | 一种银行数据处理的方法 |
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2000
- 2000-07-21 CN CN 00121428 patent/CN1335578A/zh active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| CN101093571A (zh) * | 2007-07-17 | 2007-12-26 | 招商银行股份有限公司 | 一种银行数据处理的方法 |
| CN101093571B (zh) * | 2007-07-17 | 2016-11-23 | 招商银行股份有限公司 | 一种银行数据处理的方法 |
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