[发明专利]一种经济学专用计算机

权利要求书

1.一种经济学专用计算机，包括保护箱体(1)，其特征在于：所述保护箱体(1)的上表面通过铰链固定铰接有密封箱盖(4)，所述密封箱盖(4)的正面固定镶嵌有显示屏(6)，所述保护箱体(1)的内底壁固定连接有相对称的云台减震球(10)，所述保护箱体(1)的内部设有缓冲板(9)，每个所述云台减震球(10)的顶端均与缓冲板(9)的底面固定连接，所述缓冲板(9)的正面开设有相对称的滑孔(16)，所述缓冲板(9)的正面固定连接有缓冲垫(15)，所述缓冲垫(15)的上表面固定连接有计算机主机(12)，所述保护箱体(1)的内侧壁固定连接有相对称的滑杆(14)，每个所述滑杆(14)均呈C型状，两个所述滑杆(14)的顶端均贯穿滑孔(16)并延伸至缓冲板(9)的上方，每个所述滑杆(14)的外表面均套设有相对称的缓冲弹簧(13)，两组所述缓冲弹簧(13)分别位于缓冲板(9)的上方和下方。

2.根据权利要求1所述的一种经济学专用计算机，其特征在于：所述保护箱体(1)的正面固定连接有相对称的锁母(3)，所述密封箱盖(4)的正面固定连接有锁扣(7)，两个所述锁母(3)分别与两个锁扣(7)相锁接。

3.根据权利要求1所述的一种经济学专用计算机，其特征在于：所述密封箱盖(4)的左右两侧面均通过销轴固定铰接有辅助翼板(5)，所述辅助翼板(5)采用硬质塑料板。

4.根据权利要求1所述的一种经济学专用计算机，其特征在于：所述保护箱体(1)的正面固定连接有标签(8)，所述标签(8)的正面设有使用人员编号。

5.根据权利要求1所述的一种经济学专用计算机，其特征在于：所述保护箱体(1)的底面固定连接有相对称的垫块(2)，每个所述垫块(2)的底面均开设有防滑纹。

6.根据权利要求1所述的一种经济学专用计算机，其特征在于：所述密封箱盖(4)的上表面固定连接有提拉手(11)，所述提拉手(11)的外表面套设有防护套。

7.根据权利要求1所述的一种经济学专用计算机，其特征在于：基于所述经济学专用计算机进行财务计算之前，包括：

基于图像检测技术检测所述经济学专用计算机是否合格，且检测步骤包括：

利用外置摄像头对所述经济学专用计算机的各个部件进行图像抓拍获取大量的图像数据集；

基于图像处理平台，对获取的图像数据集进行预处理，并基于预处理提取所述图像数据集中每个图像的缺陷信息，并将所述缺陷信息的缺陷位置进行标注，并获取标注后的图像数据集；

将标注后的图像数据集导入神经网络模型进行训练及拟合，获取训练好的模型；

将所述训练好的模型部署在开发板上，并移植所述外置摄像头上，对所述经济学专用计算机进行图像获取，将获取的图像导入所述训练好的模型，当输出结果为所述经济学专用计算机通过外置摄像头未获得检测结果时，则表示所述经济学专用计算机的各个部件无缺陷，且判定所述经济学专用计算机合格，当输出结果为所述经济学专用计算机通过外置摄像头获得检测结果时，则表示所述经济学专用计算机存在缺陷，且判定所述经济专用计算机不合格，其中，获得的检测结果包括：所述经济学专用计算机的缺陷信息以及对应的缺陷位置。

8.根据权利要求1所述的一种经济学专用计算机，其特征在于：所述云台减震球(10)类型包含AV云台减震球、ARRIS高级减震球及D2云台减震球，其中，在设置云台减震球(10)到经济学专用计算机的过程中，包括：选择合适的云台减震球(10)，其选择步骤包括：

步骤A1，根据以下公式构建云台减震球不同特性的数据矩阵：

其中，X代表云台减震球(10)不同的特性数据矩阵，x₁代表特性高弹性数据，x₂代表特性隔声能力数据，x₃代表特性价格数据，m代表构建的云台减震球(10)不同特性的数据样本个数，x_1j代表m个构建的云台减震球(10)不同的特性数据样本中第j个数据样本中的高弹性数据，x_2j代表m个构建的云台减震球(10)不同的特性数据样本中第j个数据样本中的隔声能力数据，x_3j代表m个构建的云台减震球(10)不同的特性数据样本中第j个数据样本中的价格数据；

步骤A2，根据以下公式构建云台减震球(10)不同的特性数据矩阵所对应的真实云台减震球(10类别矩阵：

其中，y代表云台减震球(10)不同的特性数据矩阵所对应的云台减震球(10)真实类别矩阵，0代表真实类别为AV云台减震球类型，1代表真实类别为ARRIS高级减震球类型，2代表真实类别为D2云台减震球类型；

步骤A3，根据以下公式构建模型对云台减震球(10)不同的特性数据进行类型的预测：

其中，h代表模型对云台减震球(10)不同的特性数据进行类型的预测，为矩阵形式，X代表云台减震球(10)不同的特性数据矩阵，w代表模型初始化的权重值，初始化值为0，b代表模型初始化的偏执值，初始化值为0，e代表自然常数，其值为无理数2.71828......；

步骤A4，根据以下公式确定模型中优化权重值，偏执值：

其中，m代表构建的云台减震球(10)不同特性数据样本个数，X代表云台减震球(10)不同的特性数据矩阵，h代表模型对云台减震球(10)不同的特性数据进行类型的预测，为矩阵形式，w代表模型初始化的权重值，初始化值为0，b代表模型初始化的偏执值，初始化值为0，代表优化的权重值，代表优化的偏执值，

步骤A5，通过步骤A4求出优化的权重值优化的偏执值将优化后的权重值偏执值代入步骤A3中求出模型对云台减震球(10)不同的特性数据进行类型的预测h，根据h衡量云台减震球(10)类型，进而选择合格的云台减震球(10)。