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公开(公告)号:CN114090654B
公开(公告)日:2025-04-01
申请号:CN202111373215.4
申请日:2021-11-19
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/2455 , G06F16/2453
Abstract: 本发明涉及一种工业时序数据的近似查询处理方法、系统、介质及设备,其包括:将时序数据进行初次压缩,得到满足初始压缩精度的压缩数据;计算所述压缩数据的标准差,根据所述标准差得到压缩精度浮动;根据所述压缩精度浮动调整压缩精度,利用调整好的所述压缩精度重新进行数据压缩,直到压缩精度浮动满足预先设定条件,输出压缩后的数据;将所述压缩后的数据进行近似查询,若查询的压缩点位处于压缩点损失区间内,则对损失点位的数值进行近似估计后再进行近似查询;反之,则直接对压缩后剩余的点位进行存在性查询,得到精确的点位数值。本发明能够在海量的工业时序数据的持续产出的情况下,高效压缩时序数据并且保留数据趋势进行存储的情况。
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公开(公告)号:CN114090654A
公开(公告)日:2022-02-25
申请号:CN202111373215.4
申请日:2021-11-19
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/2455 , G06F16/2453
Abstract: 本发明涉及一种工业时序数据的近似查询处理方法、系统、介质及设备,其包括:将时序数据进行初次压缩,得到满足初始压缩精度的压缩数据;计算所述压缩数据的标准差,根据所述标准差得到压缩精度浮动;根据所述压缩精度浮动调整压缩精度,利用调整好的所述压缩精度重新进行数据压缩,直到压缩精度浮动满足预先设定条件,输出压缩后的数据;将所述压缩后的数据进行近似查询,若查询的压缩点位处于压缩点损失区间内,则对损失点位的数值进行近似估计后再进行近似查询;反之,则直接对压缩后剩余的点位进行存在性查询,得到精确的点位数值。本发明能够在海量的工业时序数据的持续产出的情况下,高效压缩时序数据并且保留数据趋势进行存储的情况。
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公开(公告)号:CN113297252A
公开(公告)日:2021-08-24
申请号:CN202110607154.7
申请日:2021-05-28
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F16/242 , G06F16/2452 , G06F16/182 , G06F16/22 , G06F16/248 , G06F16/28 , G06F16/36 , G06F16/38 , G06F16/80 , G06F16/955
Abstract: 本发明涉及一种模式无感知的数据查询服务方法,其包括数据采集:采集待共享的工业数据集;对采集到的待共享的工业数据集进行预处理;将预处理后的待共享的工业数据集进行数据集成;利用集成好的数据构建模式无感知的数据查询服务。本发明针对大型工业数据集的数据查询服务,能实现企业在模式无感知的状态下使用数据查询服务,提升企业基于数据驱动的智能决策能力。本发明可广泛在数据处理技术领域中应用。
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