一种用于经济管理分析数据的计算机系统技术方案

本发明专利技术属于数据分析技术领域，公开了一种用于经济管理分析数据的计算机系统，包括：输入模块、遗传算法模块、输出模块、线性化变换模块、调用模块、经济管理数据库、建模预测模块；输入模块与遗传算法模块和线性化变换模块连接；遗传算法模块与输出模块连接；线性化变换模块与调用模块和建模预测模块连接；调用模块与经济管理数据库连接。本发明专利技术提供了一种系统而又有逻辑的分析方法，将需求、生产、成本、市场等几个因素综合考虑，采用遗传算法计算多变量问题的最优解；还可根据数据库中的数据进行logratio变换与建模，对经济管理数据进行预测。

A computer system for data analysis of economic management

The invention belongs to the technical field of data analysis, and discloses a computer system for economic management and analysis data, including input module, genetic algorithm module, output module, linearization transformation module, invocation module, economic management database, modeling and prediction module, input module, genetic algorithm module and linearization module. Transform module connection; Genetic algorithm module and output module connection; Linear transformation module and call module and model prediction module connection; Call module and economic management database connection. The invention provides a systematic and logical analysis method, which integrates several factors, such as demand, production, cost and market, and calculates the optimal solution of a multivariable problem by using a genetic algorithm, and can also carry out log ratio transformation and modeling according to the data in the database to predict the economic management data.

【技术实现步骤摘要】
一种用于经济管理分析数据的计算机系统
本专利技术属于数据搜索
，尤其涉及一种用于经济管理分析数据的计算机系统。
技术介绍
目前，业内常用的现有技术是这样的：管理经济学是应用经济学的一个分支，管理经济学为经营决策提供了一种系统而又有逻辑的搜索方法，这些经营决策关注于既影响日常决策，也影响长期计划决策的经济力，是微观经济学在管理实践中的应用，是沟通经济学理论与企业管理决策的桥梁，它为企业决策和管理提供搜索工具和方法，其理论主要是围绕需求、生产、成本、市场等几个因素提出的。目前，数据搜索的计算机系统效率较低，准确性不足，没有采用较先进的计算方法，且难以对发展趋势进行预测。交互式抠图技术在有限的用户交互下抠取图像的前景，被广泛的应用在图像及视频编辑、三维重建等领域中，有极高的应用价值。近年来的抠图技术中，拉氏矩阵给出alpha图上像素间的线性关系，对alpha图的估计起到了重要作用。交互式抠图是在有限的用户交互下，计算前景的alpha图，从而将前景从背景中分离出来。抠图问题的输入是原图像I和用户提供的三分图，输出是alpha图及前景F、背景B，因此是典型的病态问题，需要引入假设条件求解alpha图。抠图算法可分为三类：基于采样的方法、基于传播的方法、采样和传播结合的方法。现有技术推导出的拉氏抠图矩阵给出邻域像素的alpha值间的线性关系，被广泛的应用在抠图算法中；拉氏抠图矩阵有其局限性，拉氏抠图矩阵表示空间邻域内像素间的关系，但不能体现非邻域间像素间的关系；拉氏抠图矩阵建立在空间连续的假设基础上，在某些前景和背景分量突变的区域，拉氏抠图矩阵难以得到理想的效果。现有的遗传算法对初始种群的质量和大小依赖性较强，要求初始种群中的可行搜索程序的比例较大，最终可能得不到最优搜索程序，甚至有可能不收敛。蚁群算法在进行搜索时信息素残留系数和转移概率公式中参数选择难度较大，算法的收敛速度不理想，容易陷入局部最优解。离散的优化问题处理不佳，容易陷入局部最优。综上，现有技术存在的问题是：目前数据搜索的计算机系统效率较低，准确性不足，没有采用较先进的计算方法，且难以对发展趋势进行预测。现有技术存在的推导出拉氏矩阵不能体现非邻域间像素间的关系；在某些前景和背景分量突变的区域，拉氏矩阵难以得到理想效果的问题。现有的搜索程序速度不理想。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种用于经济管理分析数据的计算机系统。本专利技术是这样实现的，一种用于经济管理分析数据的计算机系统，包括：输入模块，与遗传算法模块和线性化变换模块连接，用于输入经济管理数据；遗传算法模块，与输出模块连接，用于采用遗传算法对输入的数据进行计算；遗传算法模块根据分析的经济管理数据之间的关联关系，构建干涉矩阵，获取可行的分析程序；构造适应于万有引力搜索算法的适应度函数；对万有引力搜索算法的计算公式进行重新定义与改造，构建出新的万有引力搜索计算公式；采用新的万有引力搜索计算公式对待分析的经济管理数据进行迭代求解，获取最优可行的分析程序；输出模块，与遗传算法模块连接，用于输出遗传算法模块的计算结果；线性化变换模块，与调用模块和建模预测模块连接，用于对输入的数据进行logratio变换，把非线性问题线性化；线性化变换模块包括logratio变换模块、移动最小二乘法建模模块、优化模块、计算机处理模块、统计分析模块；logratio变换模块，用于将经济管理分析数据通过欧几里得矩阵来反应真实地数据值绝对量的变化情况，同时反映数据的相对变化量情况；移动最小二乘法建模模块，将数据中的自变量和应变量通过移动最小二乘法来找出所对应的线性相关函数，通过拟合出来的线性函数，分析经济管理图片数据；具体包括：移动最小二乘法建模模块在灰度图像中,窗口wi的邻域内alpha值满足局部线性条件，使用移动最小二乘法求解局部线性关系，表示如下：公式(1)中权值ω，ωi是邻域wk中的权值；式(1)表示为以下矩阵的形式:对于每个邻域wk,Gk定义为‖wk‖×2矩阵；Gk每行包括向量(Ii,1)，Wk是每行向量对应的权值ωi组成的向量，Gk’为Gk的Wk加权，对应的每行向量表示为(Wk.Ii,Wk)，是邻域内所有像素对应的alpha值组成的向量；系数ak,bk解得如下所示：Gk′＝Wk.Gk令J(α)表示为下式：δi,j是Kroneckerdelta函数，μk和σ2分别是小窗口wk内的基于Wk的加权均值和方差，‖wk‖是窗口内像素的个数,L为移动拉氏抠图矩阵；引入权值ωi，应用至彩色模型，彩色模型下的移动最小二乘抠图方法如下：用下式表示彩色图像各通道间的线性关系：c为彩色图像的通道数,在考虑各个通道信息后，式(1)转化为下式:对式(2)进行化简后，解得彩色模型下移动拉氏矩阵如下式所示：J(α)＝αLαT；在(3)式中，I为小邻域内所有像素对应3*1颜色向量组成的矩阵，μk为I的Wk加权平均,Σk是I在Wk加权下的协方差矩阵；优化模块，通过将数据的线性化，将经济管理分析问题转化为单目标求解，根据不同的自变量和应变量，建立不同的数学模型，通过优化将各种解集优化成为单一的最优解，淘汰掉不符合实际需要的劣解集；计算机处理模块，用于将自变量、应变量、建立的数学模型以及得出来的最优解进行接收、存储、转化、传送、发布、计算处理；统计分析模块，用于统计计算机在建模、优化和计算处理过程中的产生的中间数据及劣解集，统分析产生中间数据的原因；调用模块，与经济管理数据库连接，用于调用经济管理数据库中的数据。进一步，所述干涉矩阵如下：其中，Ma为干涉矩阵，a为经济管理数据搜索方向，且a∈{±x,±y,±z}；C1C2...Cn表示各个待搜索的经济管理数据个体；n为待搜索的经济管理数据个数；Cij＝1表示在经济管理数据Ci沿着方向a往搜索时，将与经济管理数据Cj发生混淆；经济管理数据不与自身发生混淆，Cii＝0。进一步，所述适应度函数为：其中，Fit(t)为适应度函数，f(Xi)表示经济管理数据i的搜索时间；Qi(k,k+1)表示完成第k个经济管理数据到第k+1个经济管理数据的搜索过程所花费的搜索时间，该Qi(k,k+1)＝d·Di(k,k+1)+k·Ti(k,k+1)+l·Li(k,k+1)；Di(k,k+1)为搜索方向的改变次数，Ti(k,k+1)为搜索工具的更换次数，Li(k,k+1)为搜索类型的改变次数，k∈[1，N-1]；d是搜索方向的重新定向时在搜索时间中的权重系数，k是搜索工具更换在搜索时间中的权重系数，l是搜索类型的改变在总搜索时间中的权重系数，且满足d+k+l＝1。进一步，所述新的万有引力搜索计算公式如下：其中，将待搜索的经济管理数据i以粒子i来表示,则Fid(t)为粒子i的万有引力合力，Rand代表的是随机数，该随机数取值范围是[0，1]，其中xid(t)为粒子i在t时刻在第d维空间的位置，Fij表示粒子i受到粒子j的万有引力，G(t)为万有引力常量，α为衰减系数，G0为初始引力常数，T为时间周期，ε为一个小值常数，Mpi表示被动引力质量，Maj表示主动引力质量，Rij(t)为t时刻粒子i与粒子j之间的欧氏距离,其中xi，xj为粒子i,j在空间中的位置；采用新的万有引力搜索计算公式对待分析的经济管理数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于经济管理分析数据的计算机系统，其特征在于，所述用于经济管理分析数据的计算机系统包括：输入模块，与遗传算法模块和线性化变换模块连接，用于输入经济管理数据；遗传算法模块，与输出模块连接，用于采用遗传算法对输入的数据进行计算；遗传算法模块根据分析的经济管理数据之间的关联关系，构建干涉矩阵，获取可行的分析程序；构造适应于万有引力搜索算法的适应度函数；对万有引力搜索算法的计算公式进行重新定义与改造，构建出新的万有引力搜索计算公式；采用新的万有引力搜索计算公式对待分析的经济管理数据进行迭代求解，获取最优可行的分析程序；输出模块，与遗传算法模块连接，用于输出遗传算法模块的计算结果；线性化变换模块，与调用模块和建模预测模块连接，用于对输入的数据进行logratio变换，把非线性问题线性化；线性化变换模块包括logratio变换模块、移动最小二乘法建模模块、优化模块、计算机处理模块、统计分析模块；logratio变换模块，用于将经济管理分析数据通过欧几里得矩阵来反应真实地数据值绝对量的变化情况，同时反映数据的相对变化量情况；移动最小二乘法建模模块，将数据中的自变量和应变量通过移动最小二乘法来找出所对应的线性相关函数，通过拟合出来的线性函数，分析经济管理图片数据；具体包括：移动最小二乘法建模模块在灰度图像中,窗口wi的邻域内alpha值满足局部线性条件，使用移动最小二乘法求解局部线性关系，表示如下：...

【技术特征摘要】
1.一种用于经济管理分析数据的计算机系统，其特征在于，所述用于经济管理分析数据的计算机系统包括：输入模块，与遗传算法模块和线性化变换模块连接，用于输入经济管理数据；遗传算法模块，与输出模块连接，用于采用遗传算法对输入的数据进行计算；遗传算法模块根据分析的经济管理数据之间的关联关系，构建干涉矩阵，获取可行的分析程序；构造适应于万有引力搜索算法的适应度函数；对万有引力搜索算法的计算公式进行重新定义与改造，构建出新的万有引力搜索计算公式；采用新的万有引力搜索计算公式对待分析的经济管理数据进行迭代求解，获取最优可行的分析程序；输出模块，与遗传算法模块连接，用于输出遗传算法模块的计算结果；线性化变换模块，与调用模块和建模预测模块连接，用于对输入的数据进行logratio变换，把非线性问题线性化；线性化变换模块包括logratio变换模块、移动最小二乘法建模模块、优化模块、计算机处理模块、统计分析模块；logratio变换模块，用于将经济管理分析数据通过欧几里得矩阵来反应真实地数据值绝对量的变化情况，同时反映数据的相对变化量情况；移动最小二乘法建模模块，将数据中的自变量和应变量通过移动最小二乘法来找出所对应的线性相关函数，通过拟合出来的线性函数，分析经济管理图片数据；具体包括：移动最小二乘法建模模块在灰度图像中,窗口wi的邻域内alpha值满足局部线性条件，使用移动最小二乘法求解局部线性关系，表示如下：公式(1)中权值ω，ωi是邻域wk中的权值；式(1)表示为以下矩阵的形式:对于每个邻域wk,Gk定义为‖wk‖×2矩阵；Gk每行包括向量(Ii,1)，Wk是每行向量对应的权值ωi组成的向量，Gk’为Gk的Wk加权，对应的每行向量表示为(Wk.Ii,Wk)，是邻域内所有像素对应的alpha值组成的向量；系数ak,bk解得如下所示：令J(α)表示为下式：δi,j是Kroneckerdelta函数，μk和σ2分别是小窗口wk内的基于Wk的加权均值和方差，‖wk‖是窗口内像素的个数,L为移动拉氏抠图矩阵；引入权值ωi，应用至彩色模型，彩色模型下的移动最小二乘抠图方法如下：用下式表示彩色图像各通道间的线性关系：c为彩色图像的通道数,在考虑各个通道信息后，式(1)转化为下式:对式(2)进行化简后，解得彩色模型下移动拉氏矩阵如下式所示：J(α)＝αLαT；在(3)式中，I为小邻域内所有像素对应3*1颜色向量组成的矩阵，μk为I的Wk加权平均,Σk是I在Wk加权下的协方差矩阵；优化模块，通过将数据的线性化，将经济管理分析问题转化为单目标求解，根据不同的自变量和应变量，建立不同的数学模型，通过优化将各种解集优化成为单一的最优解，淘汰掉不符合实际需要的劣解集；计算机处理模块，用于将自变量、应变量、建立的数学模型以及得出来的最优解进行接收、存储、转化、传送、发布、计算处理；统计分析模块，用于统计计算机在建模、优化和计算处理过程中的产生的中间数据及劣解集，统分析产生中间数据的原因；调用模块，与经济管理数据库连接，用于调用经济管理数据库中的数据。2.如权利要求1所述的用于经济管理分析数据的计算机系统，其特征在于，所述干涉矩阵如下：其中，Ma为干涉矩阵，a为经济管理数据搜索方向，且a∈{±x,±y,±z}；C1C2...Cn表示各个待搜索的经济管理数据个体；n为待搜索的经济管理数据个数；Cij＝1表示在经济管理数据Ci沿着方向a往搜索时，将与经济管理数据Cj发生混淆；经济管理数据不与自身发生混淆，Cii＝0。3.如权利要求1所述的用于经济管理分析数据的计算机系统，其特征在于，所述适应度函数为：其中，Fit(t)为适应度函数，f(Xi)表示经济管理数据i的搜索时间；Qi(k,k+1)表示完成第k个经济管理数据到第k+1个经济管理数据的搜索过程所花费的搜索时间，该Qi(k,k+1)＝d·Di(k,k+1)+k·Ti(k,k+1)+l·Li(k,k+1)；Di(k,k+1)为搜索方向的改变次数，Ti(k,k+1)为搜索工具的更换次数，Li(k,k+1)为搜索类型的改变次数，k∈[1，N-1]；d是搜索...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗萍，王小茜，陈渊远，罗衡宇，
申请(专利权)人：山东理工职业学院，
类型：发明
国别省市：山东,37