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基于数据挖掘的职工一体化疗休养服务数据处理方法 

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申请/专利权人:周晓辉

摘要:本发明公开一种基于数据挖掘的职工一体化疗休养服务数据处理方法,涉及大数据处理技术领域,采用的方案是,包括以下步骤:步骤一、获取职工一体化疗休养服务数据库中职工数据信息;步骤二、分析职工一体化疗休养服务数据库中职工数据信息;步骤三、挖掘职工数据信息,并对挖掘出的数据信息进行评估;步骤四、输出挖掘后的数据信息,本发明通过基于Kalman滤波校正算法模型的校正模块对挖掘后的数据信息进行应用,其中Kalman滤波校正算法模型包括PLC通过基于Kalman滤波校正算法模型的校正模块对挖掘后的数据信息进行应用。本发明大大提高了职工数据信息的分析能力和应用能力。

主权项:1.一种基于数据挖掘的职工一体化疗休养服务数据处理方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤一、获取职工一体化疗休养服务数据库中职工数据信息;步骤二、分析职工一体化疗休养服务数据库中职工数据信息;通过改进型神经网络模型对提取的职工数据信息进行数据信息分析,其中所述改进型神经网络模型包括信息输入模块、分类模块、CNN压缩模块、小波变换模块和信息评估模块;其中所述信息输入模块的输出端与分类模块的输入端连接,所述分类模块的输出端与CNN压缩模块的输入端连接,所述CNN压缩模块的输出端与小波变换模块的输入端连接,所述小波变换模块的输出端与信息评估模块的输入端连接;其中信息输入模块设置有DSP主处理器和FPGA处理器,其中所述DSP主处理器连接有双口RAM模块和主机接口,所述FPGA处理器连接以配置存储器、存储器和显示器;步骤三、挖掘职工数据信息,并对挖掘出的数据信息进行评估;步骤四、输出挖掘后的数据信息,通过基于Kalman滤波校正算法模型的校正模块对挖掘后的数据信息进行应用,其中Kalman滤波校正算法模型包括PLC可编程控制器和与所述PLC可编程控制器连接的自回归滤波器、加速器、分类编码器、误差计算模块和校正模块,其中所述自回归滤波器用于对输入的分类数据信息即挖掘后的数据信息进行过滤,所述加速器用于提高输入的分类数据信息计算速度,所述分类编码器用于对输入的分类数据信息的位置或者数据信息进行编码,所述误差计算模块用于对输入的分类数据信息进行误差计算,所述校正模块用于对输入的分类数据信息进行校正。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 周晓辉 基于数据挖掘的职工一体化疗休养服务数据处理方法

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