專利名稱：數(shù)據(jù)處理方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種數(shù)據(jù)處理方法及裝置，特別涉及一種針對計算機網(wǎng)絡數(shù)據(jù)進行模式化后，對模式化后的數(shù)據(jù)進行偽劣識別、統(tǒng)計核算、評估擇優(yōu)并根據(jù)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)進一步進行專家分析、預期預警和決策的數(shù)據(jù)處理方法及裝置。
目前，計算機網(wǎng)絡領(lǐng)域主要著重數(shù)據(jù)高速公路(INTERNET)的建設，網(wǎng)絡軟件幾乎全部都是“上網(wǎng)軟件”，即解決數(shù)據(jù)技術(shù)數(shù)字化的軟件。但是，現(xiàn)在人們所需的數(shù)據(jù)大量集中在社會科學和人文科學領(lǐng)域，經(jīng)濟學更是“海量數(shù)據(jù)”。這類數(shù)據(jù)的數(shù)字化尚未實現(xiàn)，更談不上在網(wǎng)上處理此類數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)只有模式化，才能真正實現(xiàn)數(shù)字化。
1998年6月中國經(jīng)濟出版社出版的《經(jīng)濟學跨世紀批判》一書提出的上述數(shù)據(jù)三元模式化的概念。
本發(fā)明的目的是提供一種數(shù)據(jù)處理方法及裝置，特別針對網(wǎng)上數(shù)據(jù)，即提供了一種“網(wǎng)上軟件”。將網(wǎng)上數(shù)據(jù)模式化后，再通過各種運行系統(tǒng)處理，得到數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)，以供人們在工作、生活等全社會領(lǐng)域使用。
為了達到上述的目的，本發(fā)明的技術(shù)方案如下一種在數(shù)據(jù)處理裝置中對數(shù)據(jù)處理的方法，所述裝置包括一個數(shù)據(jù)庫，所述方法包括確定步驟，用于將數(shù)據(jù)模式化，確定輸入數(shù)據(jù)的類別；第一處理步驟，用于識別數(shù)據(jù)的偽劣，對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計核算，對數(shù)據(jù)評估擇優(yōu)；第二處理步驟，用于對第一處理步驟所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行專家分析，進行預期預警，以及進行決策；輸出步驟，用于輸出數(shù)據(jù)處理結(jié)果。
一種數(shù)據(jù)處理裝置，所述裝置包括一個數(shù)據(jù)庫，還包括確定裝置，用于將數(shù)據(jù)模式化，確定輸入數(shù)據(jù)的類別；第一處理裝置，用于識別數(shù)據(jù)的偽劣，對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計核算，對數(shù)據(jù)評估擇優(yōu)；第二處理裝置，用于對第一處理裝置所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行專家分析，進行預期預警，以及進行決策；輸出裝置，用于輸出數(shù)據(jù)處理結(jié)果。
由于采用上述的結(jié)構(gòu)，對世界的整體數(shù)據(jù)、國家數(shù)據(jù)、各級政府所采集的數(shù)據(jù)乃至企業(yè)運行數(shù)據(jù)、項目數(shù)據(jù)、個人數(shù)據(jù)均可實現(xiàn)偽劣識別、統(tǒng)計核算、評估擇優(yōu)并通過專家分析達到預期預警和有效決策的效果。


圖1為本發(fā)明的硬件圖；圖2為本發(fā)明的數(shù)據(jù)庫的示意圖；圖3為本發(fā)明的流程圖；圖4為本發(fā)明的將數(shù)據(jù)模式化的方法及裝置的流程圖；圖5至圖8為本發(fā)明的識別數(shù)據(jù)偽劣的方法及裝置的流程圖；圖9至圖10為本發(fā)明的對數(shù)據(jù)進行評估擇優(yōu)的方法裝置的流程圖；圖11為本發(fā)明的對數(shù)據(jù)進行預期預警的方法及裝置的流程圖。
下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步詳細的說明以一家加油站的日常工作的數(shù)據(jù)處理為例，本發(fā)明所述的裝置采集加油站的一切工作數(shù)據(jù)，包括業(yè)務數(shù)據(jù)、財務數(shù)據(jù)、行政數(shù)據(jù)、，技術(shù)數(shù)據(jù)，并將所采集到的數(shù)據(jù)模式化根據(jù)數(shù)據(jù)的主題如“設備清單”在數(shù)據(jù)庫中檢索，查找主題詞在數(shù)據(jù)庫中的地址，并根據(jù)地址所在的區(qū)域，得出主題歸入實物數(shù)據(jù)；根據(jù)數(shù)據(jù)全文在數(shù)據(jù)庫中檢索，統(tǒng)計三個區(qū)中的總數(shù)，得出全文的三元模式狀態(tài)；根據(jù)數(shù)據(jù)的主語，即設備清單的各個項目，在數(shù)據(jù)庫中檢索，統(tǒng)計三個區(qū)中的總數(shù)，得出主語的三元模式類別；最后確定數(shù)據(jù)的三元模式狀態(tài)。例如，各類汽油、柴油的進貨量、庫存量、出貨量為實物數(shù)據(jù)，實際購入新設備的價格、品牌為虛物數(shù)據(jù)，加油站的現(xiàn)有設備的效率為常規(guī)數(shù)據(jù)，新增設備效率為創(chuàng)造數(shù)據(jù)，記錄的損耗歸入白色數(shù)據(jù)，進貨量減庫存量及出貨量的異常損耗歸入黑色數(shù)據(jù)，實際用工超過規(guī)定用工的多余用工為黑色數(shù)據(jù)、規(guī)定用工為白色數(shù)據(jù)；ρX=(x1,x2,α(t)),]]>其中x1為實物數(shù)據(jù)，x2為虛物數(shù)據(jù)，a(t)表示x1和x2的相對重要性的一個閾值。一旦x1和x2的比值超過這一閾值將對數(shù)據(jù)產(chǎn)生實質(zhì)性的影響；ρY=(y1,y2,β(t)),]]>其中y1為白色數(shù)據(jù)，y2為黑色數(shù)據(jù)，β(t)為兩者相對重要性的閾值；Z＝(z1，z2，γ(t))，其中z1為常規(guī)數(shù)據(jù)，z2為創(chuàng)造數(shù)據(jù)，γ(t)為兩者相對重要性的閾值。
對模式化后的數(shù)據(jù)進行偽劣識別第一層，模式識別，再次查得數(shù)據(jù)的三元六重模式，計算出數(shù)據(jù)模式缺項的程度，如在加油站的“設備清單”中有設備的實物數(shù)據(jù)，卻沒有設備品牌的虛物數(shù)據(jù)。
第二層，邏輯識別，先識別數(shù)據(jù)的漏出或缺項，如根據(jù)加油站設備的出油數(shù)據(jù)、使用年限、價格等進行邏輯計算，例如，設備價格高、使用年限短卻出油效率低，則報警為設備低質(zhì)量、高價格、無品牌，由此識別出設備非名牌，填補虛物數(shù)據(jù)缺項，此虛物數(shù)據(jù)與創(chuàng)造數(shù)據(jù)中的新增設備效率不相符，然后進行邏輯計算，得出創(chuàng)造數(shù)據(jù)中新設備的效率為虛假、虛物數(shù)據(jù)中該設備的購買價格為虛假、白色數(shù)據(jù)中記錄的損耗為虛假、實物數(shù)據(jù)中的出貨量為虛假。
第三層，物理識別，例如簽字、印鑒、銀行憑證、設備成交地點等的識別，將各個數(shù)據(jù)與對應的標準數(shù)據(jù)比較，統(tǒng)計確認三元數(shù)據(jù)的真?zhèn)巍?br> 第四層，組合識別，將上述三元六重數(shù)據(jù)進行組合運算，得出偽劣識別結(jié)果實物數(shù)據(jù)中的進貨量、庫存量為真實數(shù)據(jù)，出貨量為虛假數(shù)據(jù)；虛物數(shù)據(jù)中新設備的品牌、價格為虛假數(shù)據(jù)；常規(guī)數(shù)據(jù)中常規(guī)設備的效率為真實數(shù)據(jù)；創(chuàng)造數(shù)據(jù)中新設備的效率為虛假數(shù)據(jù)；白色數(shù)據(jù)中的記錄的損耗為虛假數(shù)據(jù)；黑色數(shù)據(jù)中的異常損耗為真實數(shù)據(jù)，多余用工為真實數(shù)據(jù)。
對偽劣識別后的數(shù)據(jù)進行評估擇優(yōu)首先，以偽劣識別或統(tǒng)計核算過的三元模式數(shù)據(jù)為參數(shù)，以“合目標、高效率、低能耗”為約束條件，計算生成符合要求的三元目標數(shù)據(jù)，判斷生成的目標數(shù)據(jù)的三元模式是否完整，例如，對于加油站，根據(jù)虛物數(shù)據(jù)中的設備品牌為虛假數(shù)據(jù)生成“提高效率”的目標數(shù)據(jù)為更新設備，根據(jù)多余用工的黑色數(shù)據(jù)和規(guī)定用工的白色數(shù)據(jù)生成“降低成本”的目標數(shù)據(jù)為精減人員，但缺漏了降低異常損耗和提高設備出油準確率的數(shù)據(jù)，無法生成“顧客滿意”的目標數(shù)據(jù)，目標數(shù)據(jù)的三元結(jié)構(gòu)不完整，重新計算，生成完整的目標數(shù)據(jù)。
然后，根據(jù)目標數(shù)據(jù)的模式以三元六重數(shù)據(jù)中的不同數(shù)據(jù)為變量生成多種方案以黑色數(shù)據(jù)為變量，以白色數(shù)據(jù)、虛物數(shù)據(jù)、實物數(shù)據(jù)、常規(guī)數(shù)據(jù)、創(chuàng)造數(shù)據(jù)為參數(shù)，生成多個方案，以此類推。在生成方案的過程中，可以以三元數(shù)據(jù)的狀態(tài)或數(shù)值為變量，進行定性或定量評估。例如，對于加油站，減少黑色數(shù)據(jù)中的多余用工的人數(shù)，通過計算，可得出所降低的成本，減少的人數(shù)不同，降低的成本不同；如果改變創(chuàng)造數(shù)據(jù)中的新設備的自動化程度，還可以減少規(guī)定用工，使成本進一步降低，改變的程度不同，降低的成本不同。
最后對各種方案進行計算，選擇與目標數(shù)據(jù)接近的方案為擇優(yōu)方案。
對偽劣識別后的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)進行預期預警首先，根據(jù)三元數(shù)據(jù)進行計算，判斷是一元變動、二元變動，還是三元變動。以三元數(shù)據(jù)中的一元為變量進行計算時，為一元變動，例如，對于加油站，以黑色數(shù)據(jù)中的異常損耗、多余用工、低質(zhì)設備為變量，計算對加油站的影響，為一元變動。以三元數(shù)據(jù)中的二元為變量進行計算時，為二元變動，例如，該加油站的虛物數(shù)據(jù)中的設備無品牌、設備高價格與上述的黑色數(shù)據(jù)一起作為變量，計算對加油站的影響，為二元變動。以三元數(shù)據(jù)中的三元為變量進行計算時，為三元變動，例如，該加油站創(chuàng)造數(shù)據(jù)中的新設備名有實無、常規(guī)設備落后與上述黑色數(shù)據(jù)、虛物數(shù)據(jù)一起作為變量計算對加油站的影響，為三元變動。
然后，計算變動值，根據(jù)所得變動值判斷有主次變動，再計算主次變動值，確定風險程度，如該加油站已進入頻臨破產(chǎn)狀態(tài)。
權(quán)利要求
1.一種在數(shù)據(jù)處理裝置中對數(shù)據(jù)處理的方法，所述裝置包括一個數(shù)據(jù)庫，所述方法包括確定步驟，用于將數(shù)據(jù)模式化，確定輸入數(shù)據(jù)的類別；第一處理步驟，用于識別數(shù)據(jù)的偽劣，對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計核算，對數(shù)據(jù)進行評估擇優(yōu)；第二處理步驟，用于對第一處理步驟所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行專家分析，進行預期預警，以及進行決策；輸出步驟，用于輸出數(shù)據(jù)處理的結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的在數(shù)據(jù)處理裝置中對數(shù)據(jù)處理的方法，所述的數(shù)據(jù)庫中存有三元模式的標準數(shù)據(jù)，按地址分為三個數(shù)據(jù)區(qū)常規(guī)和創(chuàng)造數(shù)據(jù)區(qū)、虛物和實物數(shù)據(jù)區(qū)、黑色和白色數(shù)據(jù)區(qū)；常規(guī)和創(chuàng)造數(shù)據(jù)區(qū)中常規(guī)數(shù)據(jù)和創(chuàng)造數(shù)據(jù)分區(qū)存放，常規(guī)數(shù)據(jù)區(qū)中分區(qū)存放有穩(wěn)定數(shù)據(jù)、區(qū)間數(shù)據(jù)和風險數(shù)據(jù)，創(chuàng)造數(shù)據(jù)區(qū)中分區(qū)存放有穩(wěn)定數(shù)據(jù)、區(qū)間數(shù)據(jù)和風險數(shù)據(jù)；實物和虛物數(shù)據(jù)區(qū)中實物數(shù)據(jù)和虛物數(shù)據(jù)分區(qū)存放，實物數(shù)據(jù)區(qū)中分區(qū)存放有穩(wěn)定數(shù)據(jù)、區(qū)間數(shù)據(jù)和風險數(shù)據(jù)，虛物數(shù)據(jù)區(qū)中分區(qū)存放有穩(wěn)定數(shù)據(jù)、區(qū)間數(shù)據(jù)和風險數(shù)據(jù)；白色和黑色數(shù)據(jù)區(qū)中白色數(shù)據(jù)和黑色數(shù)據(jù)分區(qū)存放，白色數(shù)據(jù)區(qū)中分區(qū)存放有穩(wěn)定數(shù)據(jù)、區(qū)間數(shù)據(jù)和風險數(shù)據(jù)，黑色數(shù)據(jù)區(qū)中分區(qū)存放有穩(wěn)定數(shù)據(jù)、區(qū)間數(shù)據(jù)和風險數(shù)據(jù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的在數(shù)據(jù)處理裝置中對數(shù)據(jù)處理的方法，所述的確定步驟中確定輸入數(shù)據(jù)類別的方法包括第一判斷步驟，用于判斷是否有數(shù)據(jù)輸入；第一檢索步驟，用于在第一判斷步驟判斷有數(shù)據(jù)輸入后，根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)的主題在數(shù)據(jù)庫中檢索，查找主題詞在數(shù)據(jù)庫中的地址，并根據(jù)地址所在的區(qū)域，得出主題的三元模式類別；第二檢索步驟，用于根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)全文在數(shù)據(jù)庫中檢索，查找各個詞語在數(shù)據(jù)庫中的地址，統(tǒng)計各個詞語在三個區(qū)中的總數(shù)，得出全文的三元模式類別；第三檢索步驟，用于根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)的每句話的主語在數(shù)據(jù)庫中檢索，查找各個主語在數(shù)據(jù)庫中的地址，統(tǒng)計各個主語在三個區(qū)中的總數(shù)，得出主語的三元模式類別；綜合判斷步驟，用于判斷主題、全文和主語的三元模式的類別是否相同；模式確定步驟，用于在第二判斷步驟中判斷相同后，確定數(shù)據(jù)的三元模式類別；ρX=(X1,X2,α(t)),]]>其中x1為實物數(shù)據(jù)，x2為虛物數(shù)據(jù)，a(t)表示x1和x2的相對重要性的一個閾值。一旦x1和x2的比值超過這一閾值將對數(shù)據(jù)產(chǎn)生實質(zhì)性的影響；ρY=(y1,y2,β(t)),]]>其中y1為白色數(shù)據(jù)，y2為黑色數(shù)據(jù)，β(t)為兩者相對重要性的閾值；Z＝(z1，z2，γ(t))，其中z1為常規(guī)數(shù)據(jù)，z2為創(chuàng)造數(shù)據(jù)，γ(t)為兩者相對重要性的閾值。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的在數(shù)據(jù)處理裝置中對數(shù)據(jù)處理的方法，所述的識別數(shù)據(jù)偽劣的方法包括第二判斷步驟，用于判斷是否有數(shù)據(jù)輸入；模式化步驟，用于在第一判斷步驟判斷有數(shù)據(jù)輸入后，將數(shù)據(jù)模式化，確定數(shù)據(jù)三元狀態(tài)；計算缺項步驟，用于判斷數(shù)據(jù)的三元模式是否完整，如果不完整，計算數(shù)據(jù)模式缺項的程度，對三元數(shù)據(jù)進行邏輯計算，補充缺項數(shù)據(jù)；邏輯計算步驟，用于對完整的三元數(shù)據(jù)根據(jù)數(shù)據(jù)的特點分別按模式邏輯、概念邏輯、主導概念邏輯進行邏輯計算；第一輸出步驟，輸出三元數(shù)據(jù)的真?zhèn)螤顟B(tài)分布；設定步驟，設定物理識別的誤差；誤差計算步驟，指向相應的數(shù)據(jù)庫，將三元數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中的標準數(shù)據(jù)進行計算，得出兩者之間的誤差；誤差判斷步驟，用于判斷物理誤差是否小于設定值；組合計算步驟，用于統(tǒng)計各層識別數(shù)據(jù)，進行組合計算；第二輸出步驟，輸出統(tǒng)計計算結(jié)果。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的在數(shù)據(jù)處理裝置中對數(shù)據(jù)處理的方法，所述的第一處理步驟中對數(shù)據(jù)進行評估擇優(yōu)的方法包括第三判斷步驟，用于判斷是否有數(shù)據(jù)輸入；第一模式判斷步驟，用于在第一判斷步驟判斷有數(shù)據(jù)輸入后，判斷數(shù)據(jù)的模式；目標計算步驟，用于針對數(shù)據(jù)的不同模式，計算目標的效率、能耗、數(shù)據(jù)分布；結(jié)構(gòu)判斷步驟，用于判斷目標的三元結(jié)構(gòu)是否完整，即輸入數(shù)據(jù)是否載有關(guān)效率、能耗、數(shù)據(jù)分布的內(nèi)容；第二模式判斷步驟，用于判斷目標數(shù)據(jù)的模式；定性評估步驟，用于針對目標數(shù)據(jù)的不同模式進行定性評估計算，對黑色和白色數(shù)據(jù)，進行利害、權(quán)重定性評估，對虛物和實物數(shù)據(jù)，進行整體性定性評估，對常規(guī)和創(chuàng)造數(shù)據(jù)，進行滿意程度定性評估，在評估同時，改變約束條件，均生成多個備選方案；定量判斷步驟，用于判斷是否定量分析；第三模式判斷步驟，用于在第五判斷步驟判斷是定量分析后，判斷目標數(shù)據(jù)的模式；定量評估步驟，用于針對目標數(shù)據(jù)的不同模式進行定量評估計算，對黑色和白色數(shù)據(jù)，進行利害、權(quán)重定量評估，對虛物和實物數(shù)據(jù)，進行整體性定量評估，對常規(guī)和創(chuàng)造數(shù)據(jù)，進行滿意程度定量評估，在評估同時，改變約束條件，均生成多個備選方案；組合運算步驟，用于進行組合運算；第三輸出步驟，用于輸出擇優(yōu)結(jié)果。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的在數(shù)據(jù)處理裝置中對數(shù)據(jù)處理的方法，所述的第二處理步驟中對數(shù)據(jù)進行預期預警的方法包括第四判斷步驟，用于判斷是否有數(shù)據(jù)輸入；變動判斷步驟，用于在第一判斷步驟判斷有數(shù)據(jù)輸入后，判斷是一元變動、二元變動和三元變動中的哪一種；變動計算步驟，用于針對不同的變動，定量計算變動；主次判斷步驟，用于判斷是否有主次變動；主次計算步驟，在第三判斷步驟判斷有主次變動后，定量計算主次變動；風險確定步驟，用于確定風險程度。
7.一種數(shù)據(jù)處理裝置，所述裝置包括一個數(shù)據(jù)庫，其特征在于所述裝置還包括確定裝置，用于將數(shù)據(jù)模式化，確定輸入數(shù)據(jù)的類別；第一處理裝置，用于識別數(shù)據(jù)的偽劣，對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計核算，對數(shù)據(jù)評估擇優(yōu)；第二處理裝置，用于對第一處理裝置所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行專家分析，進行預期預警，以及進行決策；輸出裝置，用于輸出數(shù)據(jù)處理結(jié)果。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于所述的數(shù)據(jù)庫中存有三元模式的標準數(shù)據(jù)，按地址分為三個數(shù)據(jù)區(qū)常規(guī)和創(chuàng)造數(shù)據(jù)區(qū)、虛物和實物數(shù)據(jù)區(qū)、黑色和白色數(shù)據(jù)區(qū)；常規(guī)和創(chuàng)造數(shù)據(jù)區(qū)中常規(guī)數(shù)據(jù)和創(chuàng)造數(shù)據(jù)分區(qū)存放，常規(guī)數(shù)據(jù)區(qū)中分區(qū)存放有穩(wěn)定數(shù)據(jù)、區(qū)間數(shù)據(jù)和風險數(shù)據(jù)，創(chuàng)造數(shù)據(jù)區(qū)中分區(qū)存放有穩(wěn)定數(shù)據(jù)、區(qū)間數(shù)據(jù)和風險數(shù)據(jù)；實物和虛物數(shù)據(jù)區(qū)中實物數(shù)據(jù)和虛物數(shù)據(jù)分區(qū)存放，實物數(shù)據(jù)區(qū)中分區(qū)存放有穩(wěn)定數(shù)據(jù)、區(qū)間數(shù)據(jù)和風險數(shù)據(jù)，虛物數(shù)據(jù)區(qū)中分區(qū)存放有穩(wěn)定數(shù)據(jù)、區(qū)間數(shù)據(jù)和風險數(shù)據(jù)；白色和黑色數(shù)據(jù)區(qū)中白色數(shù)據(jù)和黑色數(shù)據(jù)分區(qū)存放，白色數(shù)據(jù)區(qū)中分區(qū)存放有穩(wěn)定數(shù)據(jù)、區(qū)間數(shù)據(jù)和風險數(shù)據(jù)，黑色數(shù)據(jù)區(qū)中分區(qū)存放有穩(wěn)定數(shù)據(jù)、區(qū)間數(shù)據(jù)和風險數(shù)據(jù)；
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于所述的確定裝置包括第一判斷裝置，用于判斷是否有數(shù)據(jù)輸入；第一檢索裝置，用于第一判斷裝置判斷有數(shù)據(jù)輸入后，根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)的主題在數(shù)據(jù)庫中檢索，查找主題詞在數(shù)據(jù)庫中的地址，并得到的地址所在的區(qū)域，得出主題的三元模式類別；第二檢索裝置，用于根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)全文在數(shù)據(jù)庫中檢索，查找各個詞語在數(shù)據(jù)庫中的地址，統(tǒng)計各個詞語在三個區(qū)中的總數(shù)，得出全文的三元模式類別；第三檢索裝置，用于根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)的每句話的主語在數(shù)據(jù)庫中檢索，查找各個主語在數(shù)據(jù)庫中的地址，統(tǒng)計各個主語在三個區(qū)中的總數(shù)，得出主語的三元模式類別；組合判斷裝置，用于判斷主題、全文和主語的三元模式的類別是否相同；模式確定裝置，用于在第二判斷裝置中判斷相同后，確定數(shù)據(jù)的三元模式類別；ρX=(x1,x2,α(t)),]]>其中x1為實物數(shù)據(jù)，x2為虛物數(shù)據(jù)，a(t)表示x1和x2的相對重要性的一個閾值。一旦x1和x2的比值超過這一閾值將對數(shù)據(jù)產(chǎn)生實質(zhì)性的影響；ρY=(y1,y2,β(t)),]]>其中y1為白色數(shù)據(jù)，y2為黑色數(shù)據(jù)，β(t)為兩者相對重要性的閾值；Z＝(z1，z2，γ(t))，其中z1為常規(guī)數(shù)據(jù)，z2為創(chuàng)造數(shù)據(jù)，γ(t)為兩者相對重要性的閾值。
10.根據(jù)權(quán)利要求7所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于所述的第一處理裝置中的識別數(shù)據(jù)偽劣的裝置包括第二判斷裝置，用于判斷是否有數(shù)據(jù)輸入；模式化裝置，用于在第一判斷裝置判斷有數(shù)據(jù)輸入后，將數(shù)據(jù)模式化，確定數(shù)據(jù)三元狀態(tài)；計算缺項裝置，用于判斷數(shù)據(jù)的三元模式是否完整，如果不完整，計算數(shù)據(jù)模式缺項的程度，對三元數(shù)據(jù)進行邏輯計算，補充缺項數(shù)據(jù)；邏輯計算裝置，用于對完整的三元數(shù)據(jù)根據(jù)數(shù)據(jù)的特點分別按模式邏輯、概念邏輯、主導概念邏輯進行邏輯計算；誤差輸出裝置，輸出三元數(shù)據(jù)的真?zhèn)螤顟B(tài)分布；設定裝置，設定物理識別的誤差；誤差計算裝置，指向相應的數(shù)據(jù)庫，將三元數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中的標準數(shù)據(jù)進行計算，得出兩者之間的誤差；誤差判斷裝置，用于判斷物理誤差是否小于設定值；組合計算裝置，用于統(tǒng)計各層識別數(shù)據(jù)，進行組合計算；第二輸出裝置，輸出統(tǒng)計計算結(jié)果。
11.根據(jù)權(quán)利要求7所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于所述的第一處理裝置中對數(shù)據(jù)進行評估擇優(yōu)的裝置包括第三判斷裝置，用于判斷是否有數(shù)據(jù)輸入；第一模式判斷裝置，用于在第一判斷裝置判斷有數(shù)據(jù)輸入后，判斷數(shù)據(jù)的模式；目標計算裝置，用于針對數(shù)據(jù)的不同模式，計算目標的效率、能耗、數(shù)據(jù)分布；結(jié)構(gòu)判斷裝置，用于判斷目標的三元結(jié)構(gòu)是否完整，即輸入數(shù)據(jù)是否載有關(guān)效率、能耗、數(shù)據(jù)分布的內(nèi)容；第二模式判斷裝置，用于判斷目標數(shù)據(jù)的模式；定性評估裝置，用于針對目標數(shù)據(jù)的不同模式進行定性評估計算，對黑色和白色數(shù)據(jù)，進行利害、權(quán)重定性評估，對虛物和實物數(shù)據(jù)，進行整體性定性評估，對常規(guī)和創(chuàng)造數(shù)據(jù)，進行滿意程度定性評估，在評估同時，改變約束條件，均生成多個備選方案；定量判斷裝置，用于判斷是否定量分析；第三模式判斷裝置，用于判斷目標數(shù)據(jù)的模式；定量評估裝置，用于針對目標數(shù)據(jù)的不同模式進行定量評估計算，對黑色和白色數(shù)據(jù)，進行利害、權(quán)重定量評估，對虛物和實物數(shù)據(jù)，進行整體性定量評估，對常規(guī)和創(chuàng)造數(shù)據(jù)，進行滿意程度定量評估，在評估同時，改變約束條件，均生成多個備選方案；組合運算裝置，用于進行組合運算；第三輸出裝置，用于輸出擇優(yōu)結(jié)果。
12.根據(jù)權(quán)利要求7所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于所述的第二處理裝置中對數(shù)據(jù)進行預期預警的裝置包括第四判斷裝置，用于判斷是否有數(shù)據(jù)輸入；變動判斷裝置，用于在第一判斷裝置判斷有數(shù)據(jù)輸入后，判斷是一元變動、二元變動和三元變動中的哪一種變動計算裝置，用于針對不同的變動，定量計算變動；主次判斷裝置，用于判斷是否有主次變動；主次計算裝置，用于在第三判斷裝置判斷有主次變動后，定量計算主次變動；風險確定裝置，用于確定風險程度。
全文摘要
一種在數(shù)據(jù)處理裝置中對數(shù)據(jù)處理的方法,所述裝置包括一個數(shù)據(jù)庫,所述方法包括:確定步驟、第一處理步驟、第二處理步驟、輸出步驟。一種數(shù)據(jù)處理裝置,所述裝置包括數(shù)據(jù)庫、確定裝置、第一處理裝置、第二處理裝置、輸出裝置。對世界的整體數(shù)據(jù)、國家數(shù)據(jù)、各級政府所采集的數(shù)據(jù)乃至企業(yè)運行數(shù)據(jù)、項目數(shù)據(jù)、個人數(shù)據(jù)均可實現(xiàn)偽劣識別、統(tǒng)計核算、評估擇優(yōu)并通過專家分析達到預期預警和有效決策的效果。
文檔編號G06F17/30GK1335568SQ0012142
公開日2002年2月13日 申請日期2000年7月21日 優(yōu)先權(quán)日2000年7月21日
發(fā)明者楊占生 申請人:楊占生