[发明专利]系统数据批量修改方法、装置、存储介质及电子设备有效
申请号: | 201910864635.9 | 申请日: | 2019-09-10 |
公开(公告)号: | CN110717315B | 公开(公告)日: | 2023-08-04 |
发明(设计)人: | 刘忠华 | 申请(专利权)人: | 中国平安财产保险股份有限公司 |
主分类号: | G06F40/166 | 分类号: | G06F40/166;G06F40/117;G06F40/186;G06N20/00 |
代理公司: | 深圳市联鼎知识产权代理有限公司 44232 | 代理人: | 魏学昊 |
地址: | 518000 广东省深圳市福田区益田路*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 系统 数据 批量 修改 方法 装置 存储 介质 电子设备 | ||
1.一种系统数据批量修改方法,其特征在于,包括:
当接收到用户对目标系统的批改请求时,获取所述目标系统的批改申请书模板,所述批改申请书模板包括所述目标系统的可修改数据选定区域;
当监测到所述可修改数据选定区域中多个目标可修改数据被选定,获取所有所述目标可修改数据的预设数据标识码;所述目标可修改数据的预设数据标识码是预先为每个可修改数据设定的唯一对应的标识码;
将所有所述预设数据标识码归位到空白点阵中为每个标识码设定的至少一个位置,进行排列布置后得到与所有所述目标可修改数据对应的标识码点阵;所述标识码点阵中各个标识码之间的位置关系能够反映各个标识码之间的组合关系;
根据所述标识码点阵,反映所有被选定的目标可修改数据之间的组合关系,判断所述被选定的目标可修改数据是否存在不合理修改组合;
当不存在不合理修改组合时,根据所述被选定的目标可修改数据生成第一批改申请书,以使得所述用户对所述第一批改申请书进行电子签名,得到第二批改申请书;
将所述第二批改申请书发送到系统数据批改授权终端,以使得批改授权后对所述多个目标可修改数据进行批量修改。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述当接收到用户对目标系统的批改请求时,获取所述目标系统的批改申请书模板,所述批改申请书模板包括所述目标系统的可修改数据选定区域,包括:
当接收到用户对目标系统的批改请求时,获取所述目标系统的批改智能合约;
根据所述批改智能合约生成所述目标系统的批改申请书模板,所述批改申请书模板包括所述目标系统的可修改数据选定区域。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述判断所述被选定的目标可修改数据是否存在不合理修改组合,包括:
获取所述目标系统的预设修改组合验证模板,所述组合验证模板包括不合理组合验证标识码点阵;
将所述标识码点阵与所述不合理组合验证标识码点阵进行对比,以判断所述被选定的目标可修改数据是否存在不合理修改组合。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述判断所述被选定的目标可修改数据是否存在不合理修改组合,包括:
将所述标识码点阵的数据,输入预先训练好的机器学习模型,得到被选定的目标可修改数据是否存在不合理修改组合的判断结果。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述机器学习模型的训练方法,包括:
收集目标系统的可修改数据组合的样本集,所述样本集中每个样本事先标定是否存在不合理修改组合的判断结果;
将所述样本集中每个样本的标识码点阵数据输入机器学习模型,得到每个样本的是否存在不合理修改组合的判断结果;
当存在有样本在输入机器学习模型后得到的是否存在不合理修改组合的判断结果,与对样本事先标定的是否存在不合理修改组合的判断结果不一致,则调整机器学习模型的系数,直到一致;
当所有的样本在输入机器学习模型后得到的是否存在不合理修改组合的判断结果,与对样本事先标定的是否存在不合理修改组合的判断结果一致,训练结束。
6.根据权利要求1所述的方法,所述被选定的目标可修改数据是否存在不合理修改组合的判断结果包括:当所述被选定的目标可修改数据存在不合理修改组合时对应的所述被选定的目标可修改数据的组合的修改提示,
其特征在于,所述方法还包括:
当所述被选定的目标可修改数据存在不合理修改组合时,获取所述被选定的目标可修改数据的组合的修改提示;
将所述修改提示发送给所述用户,以使得所述用户根据所述修改提示修改所述被选定的目标可修改数据的组合。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述被选定的目标可修改数据生成第一批改申请书,包括:
获取被选定的目标可修改数据的预设数据标识码;
根据所述被选定的目标可修改数据和所述被选定的目标可修改数据的预设数据标识码,生成所述第一批改申请书。
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