[发明专利]一种智能数据分析系统及方法在审

专利信息
申请号: 202010381004.4 申请日: 2020-05-08
公开(公告)号: CN111581199A 公开(公告)日: 2020-08-25
发明(设计)人: 侯凯;李耀东;金波 申请(专利权)人: 广东电网有限责任公司
主分类号: G06F16/215 分类号: G06F16/215;G06F40/58;G06K9/62;G06N3/08
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 代理人: 黄忠
地址: 510600 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 智能 数据 分析 系统 方法
【权利要求书】:

1.一种智能数据分析系统,其特征在于,包括:智能预处理模块、跟踪模块和控制模块;

所述智能预处理模块,用于接收所述控制模块的操作指令,通过预置神经网络模型对预置采集数据进行预处理操作,得到预处理数据,所述预处理操作包括:去噪、去重和文字翻译;

所述跟踪模块,用于接收所述控制模块的跟踪指令,根据设置的所述预处理数据的特征值对所述预处理数据进行实时跟踪,得到实时数据,并生成数据逻辑分析图;

所述控制模块,用于在所述跟踪模块中获取跟踪数据,对所述跟踪数据进行归类、去重和时间标记的分析操作,得到分析数据,如果所述分析数据不满足阈值条件,则继续进行所述分析操作,所述跟踪数据包括所述实时数据。

2.根据权利要求1所述的智能数据分析系统,其特征在于,还包括:数据采集模块;

所述数据采集模块,用于建立采集模型,利用所述采集模型在大数据平台或者系统主机上采集不同类别和领域的数据,得到所述预置采集数据,发送至所述智能预处理模块,所述预置采集数据包括文章、日志、数据包和审计记录。

3.根据权利要求2所述的智能数据分析系统,其特征在于,还包括:异常检测模块;

所述异常检测模块,用于将获取的所述预处理数据输入到预置入侵检测分析引擎中根据预置入侵检测规则进行异常分析检测,得到检测结果。

4.根据权利要求3所述的智能数据分析系统,其特征在于,所述异常检测模块具体用于:

采用已知异常类型的预置样本数据训练所述预置入侵检测分析引擎,建立所述预置入侵检测规则,将输入到所述预置入侵检测分析引擎中的所述预处理数据与所述预置入侵检测规则进行匹配,确定异常类型,得到检测结果。

5.根据权利要求4所述的智能数据分析系统,其特征在于,还包括:执行模块;

所述执行模块,用于获取所述控制模块的多个预置参数,通过预置数学模型计算每个所述预置参数的模型参数,根据所述预置参数和所述模型参数得到误差值,将所有的所述误差值两两对比,取最小的所述误差值对应的所述预置参数作为所述控制模块的控制参数,所述预置数学模型包括预置误差积分型目标函数和预置相位裕度约束条件。

6.根据权利要求5所述的智能数据分析系统,其特征在于,还包括:存储模块;

所述存储模块,用于存储所述智能预处理模块、所述跟踪模块、所述控制模块、所述数据采集模块、所述异常检测模块和所述执行模块的相关参数文件,所述相关参数文件包括模块名称和文件名称,所述相关参数文件中存储模块内部参数。

7.根据权利要求6所述的智能数据分析系统,其特征在于,所述存储模块还用于:

存储所述预置采集数据、所述预处理数据、所述数据逻辑分析图、所述分析数据和所述检测结果,根据所述控制模块更新存储内容。

8.一种智能数据分析方法,其特征在于,包括:

将预置采集数据输入预置神经网络模型中进行预处理操作,得到预处理数据,所述预处理操作包括去噪、去重和文字翻译;

根据设置的所述预处理数据的特征值对所述预处理数据进行实时跟踪,得到实时数据,生成数据逻辑分析图;

对跟踪数据进行分析操作,得到分析数据,如果所述分析数据不满足阈值条件,则继续进行所述分析操作,所述跟踪数据包括所述实时数据,所述分析操作包括归类、去重和时间标记。

9.根据权利要求8中所述的智能数据分析方法,其特征在于,所述将预置采集数据输入预置神经网络模型中进行预处理操作,得到预处理数据,所述预处理操作包括去噪、去重和文字翻译,之前还包括:

通过建立的采集模型在大数据平台或者系统主机上采集不同类别和领域的数据,得到所述预置采集数据,所述预置采集数据包括文章、日志、数据包和审计记录。

10.根据权利要求8中所述的智能数据分析方法,其特征在于,所述将预置采集数据输入预置神经网络模型中进行预处理操作,得到预处理数据,所述预处理操作包括去噪、去重和文字翻译,之后还包括:

将获取的所述预处理数据输入到预置入侵检测分析引擎中根据预置入侵检测规则进行异常分析检测,得到检测结果。

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