运算错误修复方法、装置、计算机系统及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及区块链技术，公开了运算错误修复方法、装置、计算机系统及可读存储介质，用于识别和修复生产设备运算底层数据获得目标数据的过程中出现的错误，包括：获取目标数据及其指标血缘；将目标数据与最新数据进行比对，并判断目标数据是否出现突变；若是，则识别目标数据的指标血缘中出现错误的环节数据；若否，则将目标数据及其指标血缘保存至预设的数据库中；对环节数据进行指标修正或数据修正以修复环节数据，并获得新的目标数据及相应的指标血缘，将新的目标数据及相应的指标血缘保存至数据库中。本发明专利技术识别出了运算底层数据得到目标数据的过程中出现错误的环节，实现了错误环节数据识别以及对生产设备的运算错误进行修复的技术效果。

【技术实现步骤摘要】
运算错误修复方法、装置、计算机系统及可读存储介质
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种运算错误修复方法、装置、计算机系统及可读存储介质。
技术介绍
大数据(bigdata,megadata)或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。当前对大数据的分析主要是采用基于多重维度，多种指标对大数据进行归纳总结方法，获得大数据中的特定规律。然而，由于大数据中的信息过于庞大，因此大数据的计算过程很容易出现错误，进而导致大数据的总结归纳不准确的问题发生。当前使用的方法是通过表和中间数据对总结归纳的结果进行反推，以获得错误发生的区域，这种方法只能大致识别错误发生的位置，无法精确获知出现错误的环节数据，导致难以对所述环节数据进行修复。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种运算错误修复方法、装置、计算机系统及可读存储介质，用于解决现有技术存在的无法精确获知出现错误的环节数据，导致难以对所述环节数据进行修复的问题。为实现上述目的，本专利技术提供一种运算本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种运算错误修复方法，用于识别和修复生产设备周期性地运算持续更新的底层数据获得目标数据的过程中出现的错误，其特征在于，包括：/n获取目标数据及其指标血缘；其中，所述指标血缘表示生产设备运算底层数据得到所述目标数据的全过程；/n将所述目标数据与最新数据进行比对，并判断所述目标数据是否出现突变；若是，则通过递归算法识别所述目标数据的指标血缘中出现错误的环节数据；若否，则将所述目标数据及其指标血缘保存至预设的数据库中；其中，所述最新数据是指上一周期所述生产设备运算底层数据所获得的目标数据；/n对所述环节数据进行指标修正或数据修正以修复所述环节数据，并获得新的目标数据及相应的指标血缘，将所述新的目...

【技术特征摘要】
1.一种运算错误修复方法，用于识别和修复生产设备周期性地运算持续更新的底层数据获得目标数据的过程中出现的错误，其特征在于，包括：
获取目标数据及其指标血缘；其中，所述指标血缘表示生产设备运算底层数据得到所述目标数据的全过程；
将所述目标数据与最新数据进行比对，并判断所述目标数据是否出现突变；若是，则通过递归算法识别所述目标数据的指标血缘中出现错误的环节数据；若否，则将所述目标数据及其指标血缘保存至预设的数据库中；其中，所述最新数据是指上一周期所述生产设备运算底层数据所获得的目标数据；
对所述环节数据进行指标修正或数据修正以修复所述环节数据，并获得新的目标数据及相应的指标血缘，将所述新的目标数据及相应的指标血缘保存至所述数据库中。


2.根据权利要求1所述的运算错误修复方法，其特征在于，获取目标数据及其指标血缘之前还包括：
获取生产设备更新其底层数据形成的更新数据以制作更新快照，及获取生产设备运算所述更新数据得到目标数据的过程以制作运算快照，将所述更新快照和运算快照作为所述目标数据的指标血缘，以反映所述生产设备运算底层数据获得目标数据的全过程。


3.根据权利要求2所述的运算错误修复方法，其特征在于，获取生产设备更新其底层数据形成的更新数据以制作更新快照的步骤包括：
接收生产设备更新其底层数据形成更新数据时所生成的触发信号，根据所述触发信号控制所述生产设备暂停运算所述更新数据，并获取所述更新数据以制作其更新快照。


4.根据权利要求2所述的运算错误修复方法，其特征在于，获取生产设备运算所述更新数据得到目标数据的过程以制作运算快照的步骤，包括：
根据所述更新快照触发所述生产设备对所述更新数据进行运算，并检测所述运算过程中是否出现阶段指标；其中，所述阶段指标是指生产设备运算更新数据的过程中生成的阶段结果；
若是，则暂停所述运算并制作所述阶段指标的运算快照，根据所述运算快照触发所述生产设备继续进行所述运算。


5.根据权利要求1所述的运算错误修复方法，其特征在于，将所述目标数据与最新数据进行比对，并判断所述目标数据是否出现突变的步骤，包括：
将所述数据库中最近的一个目标数据设为最新数据，比较所述目标数据和最新数据的差值获得校验差值；
判断所述校验差值是否符合预设的期望阈值；若不符合所述期望阈值，则判定所述目标数据具有错误；若符合所述期望阈值，则判定所述目标数据不具有错误。


6.根据权利要求1所述的运算错误修复方法，其特征在于，通过递归算法识别所述目标数据的指标血缘中出现错误的环节数据的步骤，包括：
提取所述目标数据的指标血缘，根据所述指标血缘中运算快照的生成时间对所述运算快照进行降序排列获得快照排序；
按照所述快照排序依次对运算快照进行试错运算获得测试差值，判断该测试差值是否符合所述期望阈值；若是，则将所述运算快照认定为出现错误的环节数据；若否，则获取所述快照排序中下一顺位的运算快照并进行试错运算，直至获得测试差值符合所述期望阈值的运算快照，或完成对所述快照排序中所有运算快照的试错运算；其中，所述试错运算采用的是...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄祥博，王巍，
申请(专利权)人：平安医疗健康管理股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31