电子合同在线签约过程的数据记录存储方法技术

本发明专利技术涉及电数据处理技术领域，具体涉及电子合同在线签约过程的数据记录存储方法，包括：采集电子合同签约过程的视频数据；获取视频祯灰度图中每一像素点的梯度值，结合像素点与临近点的灰度值差异获取每一像素点的第一异常程度，从而获取每一神经元的第二重要程度，结合神经元的连接关系获取每一神经元的第三重要程度；获取每一神经元连接的权重及删除可能性，结合每一神经元的第三重要程度获取每一神经元的删除可能性，进而获取改进自编码神经网络；利用改进自编码神经网络对电子合同签约过程的视频数据进行安全存储。本发明专利技术旨在解决使用自编码神经网络对电子合同签约过程的视频数据进行安全存储时存储空间较大的问题。视频数据进行安全存储时存储空间较大的问题。视频数据进行安全存储时存储空间较大的问题。

【技术实现步骤摘要】
电子合同在线签约过程的数据记录存储方法


[0001]本专利技术涉及电处理处理
，具体涉及电子合同在线签约过程的数据记录存储方法。

技术介绍

[0002]随着我国互联网技术的不断发展，逐步衍生出电子商务技术，电子合同作为电子商务的基础和核心，较多用于网络商务活动；电子合同受法律保护，具有一定的法律效益，企业在进行电子合同签订时，需要对签约过程数据进行记录存储；为了保障企业利益，需要对电子合同签约过程数据进行安全存储。
[0003]现有技术通常采用非对称加密算法对数据进行安全存储，但电子合同在线签约过程数据的数据量庞大，而非对称加密算法较多适用于处理少量数据，当数据量较大时，加密与解密时间较长，效率较低；由于自编码神经网络可对大量数据进行存储，可以使用自编码神经网络对电子合同签约过程数据进行存储，进而将自编码神经网络使用离线设备进行保存，保证了电子合同签约过程数据的数据安全，保证了企业利益；但现有的自编码神经网络中常采用全连接网络，网络结构复杂，对自编码神经网络进行离线安全存储时占用存储空间也大；为了节省自编码神经网络的储存空间，需要对自编码神经网络进行剪枝操作；本专利技术提出的电子合同在线签约过程的数据记录存储方法在电子合同在线签约过程的数据中，数据的重要程度不同，电子合同中的文字信息数据对企业的利益影响较大，结合数据的重要程度对自编码神经网络进行剪枝，进而降低自编码神经网络的储存空间；同时对自编码神经网络进行离线存储，保证了电子合同签约过程数据的数据安全。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供电子合同在线签约过程的数据记录存储方法，以解决现有的使用自编码神经网络对电子合同视频数据进行压缩时，网络结构复杂，训练速度慢的问题。
[0005]本专利技术的电子合同在线签约过程的数据记录存储方法采用如下技术方案：本专利技术一个实施例提供了电子合同在线签约过程的数据记录存储方法，该方法包括以下步骤：采集电子合同签约过程的视频数据，获取视频祯灰度图；获取每一视频祯灰度图中每一像素点的梯度值，根据每一像素点与临近像素点的灰度值差异获取每一像素点的相邻差异程度，根据每一像素点的梯度值及每一像素点的相邻差异程度获取每一像素点的第一重要程度，根据每一视频祯灰度图中每一像素点的第一重要程度获取每一神经元的第二重要程度；根据每一神经元与其连接的上一层神经元的第二重要程度与神经元间的连接关系获取每一神经元的不可替代程度，根据每一神经元与上一层神经元的连接个数获取每一神经元的信息承载程度，根据每一神经元的不可替代程度与每一神经元的信息承载程度获取每一神经元的第三重要程度；
获取每一神经元连接的权重，根据每一神经元连接的权重获取每一神经元连接的删除可能性，根据每一神经元的第三重要程度与每一神经元连接的删除可能性获取每一神经元的删除可能性，根据像素点的第一重要程度、原始图像与重构函数的像素点灰度值差异获取神经网络损失函数，根据神经网络损失函数获取损失函数收敛值，根据每一神经元、每一神经元连接的删除可能性与损失函数收敛值的变化对自编码神经网络进行剪枝操作，获取改进自编码神经网络；根据改进自编码神经网络对电子合同签约过程的视频数据进行安全存储，同时将改进自编码神经网络在移动存储设备进行安全存储。
[0006]可选的，所述根据每一像素点的梯度值及每一像素点的相邻差异程度获取每一像素点的第一重要程度，包括的具体步骤如下：其中，表示第视频祯灰度图中的第像素点的第一重要程度，表示第视频祯灰度图中的第像素点的梯度值，表示第视频祯灰度图中像素点梯度值的最大值，表示第视频祯灰度图中的第像素点的相邻差异集合，表示第视频祯灰度图中的第像素点的相邻差异程度。
[0007]可选的，所述根据每一视频祯灰度图中每一像素点的第一重要程度获取每一神经元的第二重要程度，包括的具体步骤如下：对输入层的视频祯灰度图进行分块操作，记每一图像块为输入层一输入单元，记为输入神经元；获取输入层每一输入神经元对应的图像块，获取该图像块中所有像素点的第一程度均值，记为每一输入神经元的第二重要程度；对于输入层下一层的每一神经元，获取每一神经元所连接的输入神经元的第二重要程度均值，记为下一层的每一神经元的第二重要程度；获取神经网络后续层的每一神经元的第二重要程度。
[0008]可选的，所述根据每一神经元与其连接的上一层神经元的第二重要程度与神经元间的连接关系获取每一神经元的不可替代程度，包括的具体步骤如下：记任意层中任意一神经元为关注神经元，记关注神经元所在的神经网络层数为关注层；获取关注层上一层中与关注神经元连接的神经元，记为上层神经元；记任意一上层神经元为关注上层神经元，获取关注上层神经元与下一层神经元连接的个数，记为关注上层神经元的重要连接个数；获取关注上层神经元的第二重要程度与关注上层神经元的重要连接个数的商值，记为关注上层神经元的有效程度，对关注神经元的每一上层神经元的有效程度求取均值，记为关注神经元的不可替代程度。
[0009]可选的，所述根据每一神经元与上一层神经元的连接个数获取每一神经元的信息承载程度，包括的具体步骤如下：记任意层中任意一神经元为关注神经元，记关注神经元所在的神经网络层数为关注层；
获取关注层中上一层中神经元总个数，记为上层总个数；获取关注层上一层中与关注神经元连接的神经元个数，记为上层连接个数；获取上层神经元与上层总个数的商值，记为关注神经元的信息承载程度。
[0010]可选的，所述根据每一神经元的不可替代程度与每一神经元的信息承载程度获取每一神经元的第三重要程度，包括的具体步骤如下：其中，表示第层中的第神经元的第三重要程度，表示第层中的第神经元的信息承载程度，表示第层中的第神经元的所有上层神经元的有效程度集合，表示第层中的第神经元的不可替代程度。
[0011]可选的，所述每一神经元连接的删除可能性等于1与每一神经元连接的权重相减的结果。
[0012]可选的，所述根据每一神经元的第三重要程度与每一神经元连接的删除可能性获取每一神经元的删除可能性，包括的具体步骤如下：记任意层中任意一神经元为关注神经元，记关注神经元所在的神经网络层数为关注层，记关注层上一层与关注层下一层中与关注神经元的神经元连接为关注连接,获取所有关注连接的删除可能性的均值，记为关注神经元的连接影响程度；其中，表示第层中的第神经元的删除可能性，表示第层中的第神经元的第三重要程度，表示所有关注连接的删除可能性集合，表示第层中的第神经元的连接影响程度。
[0013]可选的，所述根据像素点的第一重要程度、原始图像与重构函数的像素点灰度值差异获取神经网络损失函数，包括的具体步骤如下：其中，表示的输入层为第视频祯灰度图的神经网络的损失函数，表示第视频祯灰度图中的第像素点的第一重要程度，表示第视频祯灰度图中的第像素点的灰度值，表示第视频祯灰度图的重构图像中，第像素点的灰度值，表示第视频祯灰度图中的第像素点的第一误差程度。
[0014]可选的，所述根据每一神经元、每一神经元连接的删除可能性与损失函数收敛值的变化对自编码神经网络进行剪枝操作，获取本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.电子合同在线签约过程的数据记录存储方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集电子合同签约过程的视频数据，获取视频祯灰度图；获取每一视频祯灰度图中每一像素点的梯度值，根据每一像素点与临近像素点的灰度值差异获取每一像素点的相邻差异程度，根据每一像素点的梯度值及每一像素点的相邻差异程度获取每一像素点的第一重要程度，根据每一视频祯灰度图中每一像素点的第一重要程度获取每一神经元的第二重要程度；根据每一神经元与其连接的上一层神经元的第二重要程度与神经元间的连接关系获取每一神经元的不可替代程度，根据每一神经元与上一层神经元的连接个数获取每一神经元的信息承载程度，根据每一神经元的不可替代程度与每一神经元的信息承载程度获取每一神经元的第三重要程度；获取每一神经元连接的权重，根据每一神经元连接的权重获取每一神经元连接的删除可能性，根据每一神经元的第三重要程度与每一神经元连接的删除可能性获取每一神经元的删除可能性，根据像素点的第一重要程度、原始图像与重构函数的像素点灰度值差异获取神经网络损失函数，根据神经网络损失函数获取损失函数收敛值，根据每一神经元、每一神经元连接的删除可能性与损失函数收敛值的变化对自编码神经网络进行剪枝操作，获取改进自编码神经网络；根据改进自编码神经网络对电子合同签约过程的视频数据进行安全存储，同时将改进自编码神经网络在移动存储设备进行安全存储。2.根据权利要求1所述电子合同在线签约过程的数据记录存储方法，其特征在于，所述根据每一像素点的梯度值及每一像素点的相邻差异程度获取每一像素点的第一重要程度，包括的具体步骤如下：其中，表示第视频祯灰度图中的第像素点的第一重要程度，表示第视频祯灰度图中的第像素点的梯度值，表示第视频祯灰度图中像素点梯度值的最大值，表示第视频祯灰度图中的第像素点的相邻差异集合，表示第视频祯灰度图中的第像素点的相邻差异程度。3.根据权利要求1所述电子合同在线签约过程的数据记录存储方法，其特征在于，所述根据每一视频祯灰度图中每一像素点的第一重要程度获取每一神经元的第二重要程度，包括的具体步骤如下：对输入层的视频祯灰度图进行分块操作，记每一图像块为输入层一输入单元，记为输入神经元；获取输入层每一输入神经元对应的图像块，获取该图像块中所有像素点的第一程度均值，记为每一输入神经元的第二重要程度；对于输入层下一层的每一神经元，获取每一神经元所连接的输入神经元的第二重要程度均值，记为下一层的每一神经元的第二重要程度；获取神经网络后续层的每一神经元的第二重要程度。4.根据权利要求1所述电子合同在线签约过程的数据记录存储方法，其特征在于，所述
根据每一神经元与其连接的上一层神经元的第二重要程度与神经元间的连接关系获取每一神经元的不可替代程度，包括的具体步骤如下：记任意层中任意一神经元为关注神经元，记关注神经元所在的神经网络层数为关注层；获取关注层上一层中与关注神经元连接的神经元，记为上层神经元；记任意一上层神经元为关注上层神经元，获取关注上层神经元与下一层神经元连接的个数，记为关注上层神经元的重要连接个数；获取关注上层神经元的第二重要程度与关注上层神经元的重要连接个数的商值，记为关注上层神经元的有效程度，对关注神经元的每一上层神经元的有效程度求取均值...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆猛，赵云，庄玉龙，谢文迅，张伟，孙肖辉，郭尚，杨瑞钦，
申请(专利权)人：北京点聚信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：