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摘要：本发明提供一种铁路信号基础设备数据管理方法及系统，涉及数据处理技术领域，包括：收集多源异构数据，进行自适应压缩和特征提取，得到设备运行特征向量，对异常点进行识别和修复，得到高质量数据集，进行匹配，传输至控制中心并作为非结构化数据；进行自动语义理解并生成语义特征库，提取关键信息，进行特征数据增强并故障预兆，生成健康状态评估报告，构建铁路信号知识图谱和全周期行为模式知识库；对多源异构数据进行分类保存，进行可信度验证，根据访问热度进行分层管理和数据共享融合，确定隐私性评分并根据隐私性评分进行筛选，得到优质融合数据并结合区块链技术进行加密。
主权项：1.一种铁路信号基础设备数据管理方法，其特征在于，包括：通过预先设置的多模态传感器阵列收集铁路信号设备运行参数、环境信息和状态信息并组成多源异构数据，通过数据压缩算法和特征提取算法对所述多源异构数据进行自适应压缩和特征提取，得到设备运行特征向量，通过异常点检测算法对所述设备运行特征向量中的异常点进行识别和修复，得到高质量数据集，通过自组织数据传输网络将网络带宽与所述高质量数据集中的元素形式进行匹配，将所述高质量数据集传输至控制中心并作为非结构化数据；基于所述非结构化数据，通过深度学习算法进行自动语义理解并生成语义特征库，提取铁路信号设备对应的关键信息，通过小样本学习算法对所述设备运行特征向量进行特征数据增强并通过时空相关性表示学习算法确定当前设备对应的故障预兆，生成健康状态评估报告，基于所述语义特征库和所述健康状态评估报告构建铁路信号知识图谱并通过因果推理技术构建全周期行为模式知识库；基于所述全周期行为模式知识库，通过分布式存储系统对所述多源异构数据进行分类保存，结合区块链技术进行可信度验证，对于验证通过的多源异构数据，根据访问热度，通过多层级智能存储对所述多源异构数据进行分层管理并通过多方安全计算技术进行数据共享融合，对于融合后的初始融合数据，通过预先设置的隐私风险评估模型确定隐私性评分并根据隐私性评分对所述初始融合数据进行筛选，得到优质融合数据并结合区块链技术进行加密。
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百度查询： 虎鑫通(北京)科技有限公司 一种铁路信号基础设备数据管理方法及系统
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