(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211113067.7 (22)申请日 2022.09.14 (71)申请人 深圳市诚王创硕科技有限公司 地址 518042 广东省深圳市福田区沙 头街 道天安社区泰然九路11号海松大厦A 座三层301H12 (72)发明人 李鸿　 (74)专利代理 机构 深圳锴权知识产权代理事务 所(普通合伙) 44825 专利代理师 罗修华 (51)Int.Cl. G06F 16/215(2019.01) G06F 16/26(2019.01) G06F 16/906(2019.01) G06K 9/62(2022.01)G16Y 10/35(2020.01) G16Y 20/00(2020.01) G16Y 40/10(2020.01) G16Y 40/20(2020.01) H02J 13/00(2006.01) H04W 4/38(2018.01) (54)发明名称 一种计算机数据处 理方法 (57)摘要 本发明公开一种计算机数据处理方法， 涉及 数据处理技术领域， 解决的技术问题是无法对大 量的计算机数据进行高效的采集 分析。 采用的方 法是： 数据采集单元通过传感器采集计算机数据 并发送到主计算机， 主计算机的数据处理单元接 收到采集的计算机数据后， 先采用一种改进型基 于密度含噪二次聚类算法对计算机数据进行修 补， 然后采用一种基于类簇规模不均衡的数据聚 类算法对修补过的计算机数据处理分析， 对经过 处理后的计算机数据输出到调度中心以及直接 展示在显示屏上。 本发明能够快速采集计算机数 据， 并对缺失的计算机数据进行修补， 合理的对 修补后的计算机数据进行处理分析， 有效提高了 数据处理的正确率和速度。 权利要求书2页 说明书8页 附图5页 CN 115203191 A 2022.10.18 CN 115203191 A 1.一种计算机数据处 理方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤一： 数据采集单 元通过传感器采集计算机数据并发送到主计算机； 步骤二： 主计算机的数据处理单元接收到采集的计算机数据后， 先采用改进型基于密 度含噪二次聚类算法对计算机数据进 行修补， 然后采用基于边界模糊粗糙的不均衡类簇规 模数据聚类算法对修补过的计算机数据处 理分析； 步骤三： 对经 过处理后的计算机数据直接展示在可视化屏幕上。 2.根据权利要求1所述的一种计算机数据处 理方法， 其特 征在于： 所述数据采集单元通过搭建传感器网络采集传输计算机数据， 所述传感器网络主要包 含数据采集模块、 微处理器模块、 无线通信模块和电源模块； 所述数据采集模块用于系统中 计算机数据的采集， 所述无线通信模块用于将数据采集模块采集到的计算机数据发送到主 计算机进 行下一步处理分析以及接收主计算机的控制命令， 所述微处理器模块用于控制数 据采集模块和无线通信模块工作以及对采集的计算机数据进 行存储， 所述电源模块用于为 数据采集模块、 无线通信模块和微处理器提供充足电源正常运行； 所述电源模块分别与数 据采集模块、 无线通信模块和微处理器模块相连接， 所述数据采集模块与微处理器模块相 连接， 所述 微处理器模块与无线通信模块连接 。 3.根据权利要求2所述的一种计算机数据处 理方法， 其特 征在于： 所述数据采集模块由传感器和模数转换器组成， 传感器用于采集计算机所需要处理 的 模拟数据， 模数转换器负责把传感器采集到的模拟数据转换成数字信号， 便于数据后续的 传输和处 理。 4.根据权利要求3所述的一种计算机数据处 理方法， 其特 征在于： 所述传感器至少应该包括以下之一： 霍尔传感器、 磁阻传感器、 磁通门传感器、 罗氏线 圈传感器。 5.根据权利要求2所述的一种计算机数据处 理方法， 其特 征在于： 所述无线通信模块由声表谐振器、 数据调制电路和发射电路组成； 其中所述声表谐振 器的输出端与数据调制电路的输入端连接， 所述数据调制电路的输出端与发射电路的输入 端连接； 当声表谐振器在环境 温度‑25°C~+85°C之间变化时， 频率漂移为3ppm/ °C； 数据调制 电路采用幅移键控调制， 工作电压为3~12V； 发射电路工作频率为315MHz， 发射电路设置有 数据调制三极管Q1和扩展集成电路。 6.根据权利要求2所述的一种计算机数据处 理方法， 其特 征在于： 所述数据处理单元包括数据接收模块、 中央处理器和数据存储模块； 所述数据接收模 块用于接收无线通信模块传输过来的计算机数据， 所述中央处理器按照设定好的程序修补 处理计算机数据， 所述数据存储模块对经过处理后的计算机数据进行存储； 所述中央处理 器分别与数据接收模块和数据存 储模块相连接 。 7.根据权利要求6所述的一种计算机数据处 理方法， 其特 征在于： 所述中央处理器采用改进型密度含噪二 次聚类算法对采集到的计算机数据进行修补； 修补的步骤如下： a1.把采集到的完整数据归类于数据集B中， 把采集到的不完整数据归类于数据集C中； a2.提取数据集B中的每一个数据的长时间周期特性值， 譬如最大值、 最小值和平均 值， 归类于新的数据集 D中；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115203191 A 2a3.设定聚类半径R和样本个数阈值T， 对数据集 D进行基于密度的含噪一次聚类， 根据 聚类半径和样本个数阈值的设定将数据集 D划分为K个数据子集， 记为D1， D2，···， Dk； a4.对K个数据子集， 保留数据所属类别， 恢复所属类别中每个数据的全部信息， 得到 K 个数据子集； a5.对数据子集 设定聚类半径R/和样本个 数阈值T/,对数据子集D/ k(k∈K)进行基于密度 的含噪二次聚类， 得到 Ek个数据分类， 全部数据子集聚类结束后， 得到累计 E个数据分类： （1） 将得到的E个数据分类记为D1， D2，···， DE； a6.遍历数据集C中的数据， 逐一比较不完整数据与 这E个数据类别的数据综合相似度， 取相似度最大的那个分类标记为 不完整数据所属类别； a7.得到不完整数据所属的分类类别后， 计算与该分类中其他完整数据中对应于不完 整属性的平均值， 然后使用该属性平均值 来修补不完整的数据； 通过步骤a6和步骤a7， 将数据集C中的每一个不完整数据修补完毕， 填充修补后的数据 集记为C/,数据集C/和数据集B就构成了 完整数据集B/， 从而得到修补后的完整计算机数据。 8.根据权利要求6所述的一种计算机数据处 理方法， 其特 征在于： 所述中央处理器采用一种基于边界模糊粗糙的不均衡类簇规模数据聚类算法对修补 后的计算机数据进行 处理分析； 基于边界模糊粗糙的不均衡类簇规模数据聚类算法运行流 程如下： s1.输入数据集H， H ={Yz|z=1,…， J},把数据集H分为 L个聚类； s2.确定聚类数L、 初始聚类中心Oi、 距离判断阈值 Q和模糊参数m1、 m2; s3.计算数据Yz到聚类中心Oi的欧式距离dij， 选择p={j|djz=min{diz}}， 其中p表示Yz到 聚类中心Oi的欧式距离dij的集合， 且i=1, …,L， 如果p/={j/|dj/z/djz≤Q,j/≠j}， 则 且 ， 否则 ； 对于所有聚类， ， Cj表示交 叉类簇的多数类类簇近似集的数量； 其中j/表示计算数据的数据信息集合， p/表示聚类中 心数据信息集 合数据值； s4.计算各个 聚类上相似区域 的个数|Cj|,计算边界区域类簇中心的权重系数f， 更 新聚类中心； s5.当聚类数据不再改变时， 算法执 行结束， 否则回到s2重新计算。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115203191 A 3