[发明专利]一种实现企业各部门之间的信息交互系统及方法在审
申请号: | 202010888624.7 | 申请日: | 2020-08-28 |
公开(公告)号: | CN112039986A | 公开(公告)日: | 2020-12-04 |
发明(设计)人: | 刘凤 | 申请(专利权)人: | 刘凤 |
主分类号: | H04L29/08 | 分类号: | H04L29/08;H04L29/06;H04L9/32;H04L9/30;H04L9/06;G06Q10/10;G06F16/23;G06F16/27;G06F21/60;G06F21/64 |
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地址: | 650500 云南省*** | 国省代码: | 云南;53 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 实现 企业 各部门 之间 信息 交互 系统 方法 | ||
1.一种实现企业各部门之间的信息交互系统,其特征在于:所述系统包括:
区块链底层架构,其内从下向上依次设置有数据层、网络层、共识层、激励层和智能合约层,其中所述数据层至少包括区块数据模块、链式结构模块、数字签名模块、哈希函数模块、Merkle树模块和非对称加密模块;所述网络层至少P2P网络模块、传播机制模块和验证机制;共识层至少包括PBFT模块、POS模块、DPOS模块和POW模块;所述激励层至少包括发行机制模块和分配机制模块;所述智能合约层至少包括虚拟机模块和DAPP模块;
企业部门结构层,其内至少设置有研发部门、维修部门、人事部门、财务部门、营销部门、生产部门和董事会;并且包括各种人事信息和各部门数据库,所有部门的数据库共同构成了区块链数据库的分布式数据库;每个部门的数据库连接数据加密和解密模块,在当前面部门的数据准备存储于其他部门的数据库中时,采用数据加密和解密模块加密后发送至其他部门的数据库进行加密,而其他部门的数据库在对数据进行存储时,只储存加密后的数据,从而保证数据不被没有相应权限的部门读取;
Fabric架构层,其内设置有客户端、网络节点、CA节点和排序节点,其中所述客户端与网络节点连接,所述网络节点分别与所述CA节点和排序节点连接;
区块链平台,其为基于Hyperledger Fabric的模块化区块链解决方案支撑平台,所述区块链平台包括区块链网络、区块链节点和节点服务器,其中所述区块链节点与节点服务器连接,所述区块链节点设置在所述区块链网络内,所述区块链节点和节点服务器连接;
数据交互层,其内设置有节点设备、计算机组件、集成于所述计算机组件内的数据库、监控单元和远程信息通信模块;其中:
其中所述区块链底层架构的输出端与企业部门结构层的输入端连接,所述企业部门结构层的输出端与所述Fabric架构层的输入端连接,所述Fabric架构层的输出端与所述区块链平台的输入端连接,所述区块链平台的输出端与所述数据交互层的输入端连接;
所述一种实现企业各部门之间的信息交互的方法,包括以下步骤:
(1)数据获取:区块链底层架构从企业部门结构层中的各个部门中获取部门数据信息,所述数据信息至少包括人资信息、绩效信息、工作量信息、人员调动信息、晋升历史信息或薪资信息;
(2)数据预处理:Fabric架构层中的Fabric架构信息化管理平台对获取的企业各部门数据信息进行筛选、清理和大数据降维处理,获取有效的数据,其中大数据降维算法为E-PCA算法;
(3)数据加密:Fabric架构信息化管理平台对预处理后的企业各部门数据通过DES加密单元、3DES加密单元、Blowfish加密单元、Twofish加密单元、IDEA加密单元、RC6加密单元、字符串加密单元或CAST5加密单元的加密算法进行加密;
(4)数据共享:Fabric架构信息化管理平台对处理后的数据通过加密算法或共识算法计算上传到区块链,并且通过无线通信方式实现企业各部门数据共享;
所述E-PCA算法的工作方法为:
(21)初始化信息;设定企业各部门样本数据矩阵Un*m,数据降维后输出的数据矩阵为Yk*m,定义数据类型分别为m、n、δ、f,其中m表示抽取家居数据的个数,n表示抽取家居数据特征属性的个数,δ表示为信息熵阈值,f表示为共享率;其中所述共享率的计算公式为:
(22)计算每种不同类型数据的智能家居信息属性的信息熵值,将计算的信息熵值与信息熵阈值δ进行比较,然后进行特征筛选,其中筛选办法为:如果选取的样本数据ai的信息熵H(ai)>δ,将属性ai放入数据A中,如果选取的样本数据ai的信息熵H(ai)≤δ,则放弃不选;
(23)将数据矩阵Un*m进行中心化操作,得出矩阵Xn*m,其中将数据矩阵Un*m进行中心化操作的公式为:
X=A-repmat(mean(A,2),1,m); (2)
其操作方法是指X的变量减去X的均值,以增加基向量的正交性。
(24)然后计算不同数据属性维度之间的协方差,构建成协方差矩阵Cov,其中协方差矩阵Cov的公式表示为:
Cov=(XXT)/(size(X,2)-1); (3)
(25)计算Cov的特征值eigenValue和特征向量eigenVector;
(26)选定变换基:选择最大的k个特征值对应的k个特征向量分别作为列向量组成特征向量矩阵Vn×k;
(27)计算降维结果:
Y=VTX; (4) 。
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