[发明专利]一种物联网健康大数据的处理方法

权利要求书

1.一种物联网健康大数据的处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、确定物联网健康医疗大数据的安全数据格式要求，采用数据采集模块收集物联网健康医疗大数据，采用统一格式对通信通道中被篡改以及丢失的异常数据进行数据采集和预处理后统一编码；

S2、对步骤S1采集到的数据由分级引擎模块进行风险分级处理，分级方法为对在节点采集到的数据进行特征提取，并利用不同的特征子集对物联网健康大数据样本进行分类；

S3、采用神经网络特征提取并学习的分类算法同时引入AdaBoost集成学习方法对神经网络特征提取到的物联网健康大数据态势点集进行迭代优化，生成物联网健康大数据网络态势模型；

在所述步骤S3中，分类算法采用神经网络对物联网健康大数据进行特征学习的方法，建立物联网健康大数据网络态势初始模型，再采用AdaBoost集成学习方法对初始模型进行迭代优化，并对异常数据进行排查，形成物联网健康大数据网络态势模型；机器学习采用神经网络对物联网健康大数据进行特征学习的过程由正向传播和误差反向传播两个环节组成，所述正向传播是利用t时期的数据特征值与t-1时期的数据特征值的差值和t时期的数据特征值与t-1时期的时间间隔组成的向量作为输入，经网络连接权值和偏差的求和计算传递到隐含层，并通过传递函数计算得到隐含层的输出，然后传送到输出层；所述反向传播是将误差信号按原来连接通路反向计算，调整各层神经元之间的连接权值和偏差以提高准确性。

2.根据权利要求1所述物联网健康大数据的处理方法，其特征在于，在所述步骤S2，通过安全风险分级管理机制和风险排查治理机制相结合的模式对物联网医疗健康大数据网络安全领域实现高精准的等级保护。

3.根据权利要求2所述物联网健康大数据的处理方法，其特征在于，在所述步骤S2包括如下具体步骤：

S21、对物联网健康大数据集采用规范化矢量表示，即，V(d)＝{d₁，w₁(d)，d₂，w₂(d)，...，d_n，w_n(d)}，其中，d_n为物联网健康大数据集D中的一条数据，w_n(d)为d_n在D中的权值，权值累计为1；

S22、对物联网健康大数据集进行评价函数构建。

4.根据权利要求3所述物联网健康大数据的处理方法，其特征在于，在所述步骤S22包括如下具体步骤：

S221、假设有n个评价对象，m个数据指标；

S222、建立评价对象因素指标集U＝{u₁,u₂,…,u_n}；

S223、建立评价集V＝{v₁,v₂,…,v_m}；

S224、建立单因素评价，即建立一个从U到F(V)的映射；

γ：→F(V)

由γ可以诱导出基本关系，得到相关矩阵:

R为单因素评价矩阵；

S225、确定评价函数，

设A＝(a₁,…,a_m)表示各因素权重，则评价函数为：

采用算子(·，+)计算，且对向量(b₁,…b_m)去模糊化，m个评价依次记为1，2，…，m，整体评价分数为：