[发明专利]一种数值融合模型构建方法及装置

说明书

本发明公开了一种数值融合模型构建方法及装置，该方法包括：获取数值融合维度信息；根据数值融合的每个维度信息的数据分布特征，采用与所述每个维度信息对应的归一化算法，计算得到每个维度信息对应的归一化数值；分析各个维度信息的逻辑关系，对满足预设逻辑关系条件的两个维度信息的归一化数值进行维度融合计算，得到维度融合计算值；将所述维度融合计算值与剩余维度信息的归一化数值进行多维度数值融合处理，构建生成数值融合模型。通过本发明实现了非线性归一化处理和多维度综合准确评价的目的。

技术领域

本发明涉及信息技术领域，特别是涉及一种数值融合模型构建方法及装置。

背景技术

在实际的生活或生产过程中，往往需要对某个人或事进行客观而全面的评价。例如，在公安系统中需要分析某个警员是否存在数据盗取的可能性。通常在进行这种评价时，存在多个相应的精细化的小指标，这些小指标确定以后再根据相应的融合算法计算出综合评价指标，最后由对应的综合评价指标全面、精细、客观地评价人或事。

目前，常用的数值融合算法的处理流程为：确定当前的评价融合维度以后，对每个维度进行归一化，采用的主要方法为最大最小的值的区间线性归一化法；然后采用均值融合算法将上述维度进行融合。但是，这种方法存在明显的缺点，即归一化算法为线性算法无法实现某个维度的非线性需求，刻画维度内关系算法无法体现维度自身的变化差异；采用平均融合算法无法突出各个维度的重要性程度，忽视了维度间的关系。

发明内容

针对于上述问题，本发明提供一种数值融合模型构建方法及装置，实现了非线性归一化处理和多维度综合准确评价的目的。

为了实现上述目的，根据本发明的第一方面，提供了一种数值融合模型构建方法，该方法包括：

获取数值融合的每个维度信息；

根据所述每个维度信息的数据分布特征，采用与所述每个维度信息对应的归一化算法，计算得到所述每个维度信息对应的归一化数值；

分析各个维度信息的逻辑关系，对满足预设逻辑关系条件的两个维度信息对应的归一化数值进行维度融合计算，得到维度融合计算值；

将所述维度融合计算值与剩余维度信息对应的归一化数值进行多维度数值融合处理，构建生成数值融合模型。

优选的，所述根据所述每个维度信息的数据分布特征，采用与所述每个维度信息对应的归一化算法，计算得到每个维度信息对应的归一化数值，包括：

根据所述每个维度信息的数据分布特征，判断所述每个维度信息的数据分布特征是否满足正态分布；

当所述维度信息的数据分布特征满足正态分布时，采用第一归一化算法对满足正态分布的维度信息进行计算，得到对应的归一化数值；

当所述维度信息的数据分布特征不满足正态分布时，采用第二归一化算法进行计算，得到不满足正态分布的维度信息的归一化数值。

优选的，所述分析各个维度信息的逻辑关系，对满足预设逻辑关系条件的两个维度信息对应的归一化数值进行维度融合计算，得到维度融合计算值，包括：

在所述各个维度信息中确定第一维度信息，查找得到与所述第一维度信息具有逻辑关系的第二维度信息；

判断所述第一维度信息和所述第二维度信息的权重信息是否一致，如果是，则采用空间球型算式进行维度融合计算，得到所述第一维度信息与所述第二维度信息的维度融合计算值；如果否，则采用椭球形算式进行维度融合计算，得到所述第一维度信息与所述第二维度信息的维度融合计算值。

优选的，所述将所述维度融合计算值与剩余维度信息对应的归一化数值进行多维度数值融合处理，构建生成数值融合模型，包括：