申请/专利权人：青岛诺亚信息技术有限公司

申请日：2024-03-15

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN117892703B

主分类号：G06F40/174

分类号：G06F40/174;G06F40/18;G06F40/186

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明属于数据信息处理技术领域，公开了一种理化表单自动联想录入功能的实现方法及系统。该方法使用抽象数据结构、重写计算公式、建立分析决策规则、线性归回模型预测，完成理化表单的自动联想录入。本发明减少了实验员录入的数据的工作量，提升检测数据录入效率。降低检测数据录入过程出错的风险，提高数据的真实性、安全性。推动理化实验管理系统的推广与发展。解决了现有技术理化数据录入到表单的过程中存在着效率低和数据录入错误的风险的问题。

主权项：1.一种理化表单自动联想录入功能的实现方法，其特征在于，该方法使用抽象数据结构、重写计算公式、建立分析决策规则、线性归回模型预测，完成理化表单的自动联想录入，具体步骤包括：S1：对理化实验过程中所涉及的数据和产生的数据进行结构抽象处理，建立包含整个理化实验数据的数据结构体；S2：定义固定公式、设定决策分析规则、训练用于检测结果预测的线性回归模型；S3：根据具体的业务场景，创建所涉及的数据和产生的数据的实体数据结构集；S4：自动录入检测任务基本信息和检测过程中的检测数据到数据结构体中；S5：表单自动生成、检测数据自动录入；在步骤S1中，所述数据结构体包括：理化实验基础数据、理化实验原始数据、理化实验原始数据记录表单、理化实验报告的集合，数据结构体的整体结构固定，数据结构体的内容根据检测业务的不同进行调整；在步骤S2中，所述线性回归模型用于分析、预测理化实验的检测结论，使用多元线性回归算法把相同的检测业务的数据进行训练，得到检测业务的线性回归模型；具体包括：S201，加载样本数据：把原始记录表单中的历史数据加载到样本数据集中；S202，将输入的原始数据处理为线性回归模型，检测点的数量为m，检测点数据集的大小为n，将数据集转换成n×m的矩阵；S203，求解线性回归模型参数，表达式为：W＝Xt×X-1×Xt×Y式中，W为参数向量集，Y为检验结论数据集的矩阵，X为检测结果数据集的矩阵，Xt为检测结果数据集的矩阵转置运算结果；S204，实现调用线性回归模型接口，输入的数据集为test[]数组，预测结果为ypred，表达式为：ypred＝W[1]×test[1]+W[2]×test[2]+…+W[0]式中，W[]表示第几个参数向量；在步骤S3中，所述实体数据结构集包含数据对象和数组对象，创建实体数据结构集时通过json数据编辑器在抽象实体的基础上增加具体的表单对象信息；在步骤S5中，所述表单自动生成包括：为表单中的对象赋值，提取数据结构体中的原始数据记录表单的表单信息，遍历表单中所有的数据对象，根据每个对象设置的取值规则获取对象的值；具体包括：S5011，读取和设置数据结构体中对象的公共方法，通过公式解析器解析、执行自定义的计算公式；取值规则是指设置对象的值等于数据结构体中另一个对象的值，直接从数据结构体中获取数值源对象的值，赋予被赋值的对象；S5012，执行求和取值规则，执行求平均数规则；S5013，加法、减法、除法、乘法实现方式相同，先获取参与计算的多个对象的值，然后根据加法、减法、除法、乘法计算公式得到最终的值，赋值给被赋值对象；S5014，线性回归模型预测分析，检测记录数据集带入到相同业务的线性回归模型中得到预测的检验结果；在步骤S5中，检测数据自动录入包括：S5021，自动创建表单模板，根据业务数据扩展表单；S5022，填充数据，根据表单中每个对象实际的占用位置，在对应的位置中自动填入对象的值；S5023，对表单进行整理以及合并单元格，再次遍历表单中对象，使用自定义等于公式判断周围数据是否相同，读取合并单元格规则判断是否合并单元格；如果需要合并单元格；判断是横向合并、垂直合并还是横向垂直都合并，单元格合并完成后，检测表单就生成完成，数据填写完成。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 青岛诺亚信息技术有限公司 一种理化表单自动联想录入功能的实现方法及系统

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