一种电子元器件交易记录方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及电子元器件交易技术领域，尤其涉及一种电子元器件交易记录方法及系统。所述方法包括以下步骤：通过记录并采集电子元器件交易记录数据，并对电子元器件交易记录数据进行降噪和信息验证处理，得到电子元器件交易记录验证数据；利用时间序列分析技术和特征提取技术进行历史关联特征挖掘处理，得到电子元器件历史交易信息特征；通过构建基于循环神经网络的交易预测模型对电子元器件历史交易信息特征进行交易指标预测处理，得到电子元器件交易预测结果；利用交易审计技术对电子元器件交易预测结果进行信息审计处理以执行相应的交易管理控制决策。本发明专利技术能够提供更高效和可靠的电子元器件交易记录及管理控制决策。的电子元器件交易记录及管理控制决策。的电子元器件交易记录及管理控制决策。

【技术实现步骤摘要】
一种电子元器件交易记录方法及系统


[0001]本专利技术涉及电子元器件交易
，尤其涉及一种电子元器件交易记录方法及系统。

技术介绍

[0002]电子元器件是现代电子产品中不可或缺的组成部分，其交易市场日益发展。在电子元器件交易过程中，买家和卖家需要准确记录和跟踪交易情况，以实现合理的采购和销售决策。随着电子元器件市场的扩张和复杂化，电子元器件的交易活动也呈现出日益增长和不断变化的趋势。然而，目前的交易记录方法和系统存在一些问题，如交易信息存储和管理困难、交易真实性难以验证等问题。

技术实现思路

[0003]基于此，本专利技术有必要提供一种电子元器件交易记录方法，以解决至少一个上述技术问题。
[0004]为实现上述目的，一种电子元器件交易记录方法，包括以下步骤：
[0005]步骤S1：通过电子元器件交易平台的API接口记录并采集电子元器件交易的相关信息，得到电子元器件交易记录数据；利用交易信息降噪算法对电子元器件交易记录数据进行降噪处理，得到电子元器件交易记录降噪数据；
[0006]步骤S2：对电子元器件交易记录降噪数据进行交易信息验证处理，得到电子元器件交易记录验证数据；
[0007]步骤S3：利用时间序列分析技术对电子元器件交易记录验证数据进行历史关联挖掘分析，得到电子元器件历史交易信息数据；并利用特征提取技术对电子元器件历史交易信息数据进行特征提取处理，得到电子元器件历史交易信息特征；
[0008]步骤S4：通过构建基于循环神经网络的交易预测模型对电子元器件历史交易信息特征进行交易指标预测处理，得到电子元器件交易预测结果；
[0009]步骤S5：利用交易审计技术对电子元器件交易预测结果进行信息审计处理，得到电子元器件交易预测审计结果；根据电子元器件交易预测审计结果执行相应的交易管理控制决策。
[0010]本专利技术首先通过使用电子元器件交易平台的API接口记录并采集电子元器件交易的相关信息，可以收集一个全面而准确的包括交易时间、交易类型、交易对象等信息的数据集，从而为后续的分析和预测提供充足的信息。同时，通过使用合适的交易信息降噪算法对电子元器件交易记录数据进行降噪处理，可以去除噪声和冗余信息，从而提高数据质量和准确性，这将为后续的交易信息验证和分析提供清晰、可靠的数据基础。其次，通过对降噪后的电子元器件交易记录降噪数据进行交易信息验证处理，可以确保数据的完整性和正确性。通过验证处理，可以检查交易数据是否存在缺失、错误或潜在的问题，这有助于排除异常和不准确的数据，从而保证后续分析和预测结果的准确性和可靠性，验证后的交易记录
数据将为接下来的历史关联挖掘和特征提取提供可信的数据来源。然后，通过使用时间序列分析技术对电子元器件交易记录验证数据进行历史关联挖掘分析，旨在发现数据中的历史交易模式、趋势和规律，这有助于了解电子元器件交易的演变过程和潜在的周期性特征。同时，使用特征提取技术从历史交易信息数据中提取关键特征，如交易频率、交易量、交易对象等，这些特征将有助于更好地描述交易数据的特点和属性，为交易预测模型的建立提供数据基础。接下来，通过构建基于循环神经网络的交易预测模型是为了基于历史交易信息特征对未来交易指标进行预测。通过训练模型并利用历史数据进行预测，可以得到对未来电子元器件交易的预测结果，这提供了一种量化和可靠的方法，用于预测交易的趋势和表现，帮助决策者做出相应的决策和规划。最后，通过使用交易审计技术对电子元器件交易预测结果进行信息审计处理，能够评估和验证预测结果的准确性和可靠性。通过审计处理，可以发现预测中的偏差、误差和不确定性，并采取相应的纠正措施，从而提高预测的准确性和可信度。此外，审计还可以帮助识别潜在的风险、问题和机会，并基于审计结果执行相应的交易管理控制决策，这有助于优化交易管理流程、降低风险并提升决策的质量和效果。
[0011]优选地，本专利技术还提供了一种电子元器件交易记录系统，用于执行如上所述的电子元器件交易记录方法，该电子元器件交易记录系统包括：
[0012]交易记录数据处理模块，用于通过电子元器件交易平台的API接口记录并采集电子元器件交易的相关信息，得到电子元器件交易记录数据；利用交易信息降噪算法对电子元器件交易记录数据进行降噪处理，从而得到电子元器件交易记录降噪数据；
[0013]交易记录信息验证模块，用于对电子元器件交易记录降噪数据进行交易信息验证处理，从而得到电子元器件交易记录验证数据；
[0014]历史交易信息特征挖掘模块，用于利用时间序列分析技术对电子元器件交易记录验证数据进行历史关联挖掘分析，得到电子元器件历史交易信息数据；并利用特征提取技术对电子元器件历史交易信息数据进行特征提取处理，从而得到电子元器件历史交易信息特征；
[0015]历史交易指标预测模块，用于通过构建基于循环神经网络的交易预测模型对电子元器件历史交易信息特征进行交易指标预测处理，从而得到电子元器件交易预测结果；
[0016]交易预测信息审计管理模块，用于利用交易审计技术对电子元器件交易预测结果进行信息审计处理，得到电子元器件交易预测审计结果；根据电子元器件交易预测审计结果执行相应的交易管理控制决策。
[0017]综上所述，本专利技术提供了一种电子元器件交易记录系统，该电子元器件交易记录系统由交易记录数据处理模块、交易记录信息验证模块、历史交易信息特征挖掘模块、历史交易指标预测模块以及交易预测信息审计管理模块组成，能够实现本专利技术所述任意一种电子元器件交易记录方法，用于联合各个模块上运行的计算机程序之间的操作实现一种电子元器件交易记录方法，系统内部结构互相协作，并通过多种技术和计算公式整合电子元器件交易记录数据和交易预测模型，实现对电子元器件交易数据的准确记录和预测电子元器件交易情况，有助于实现全面的电子元器件交易情况监控和跟踪，从而提高电子元器件交易记录的准确性和可靠性，这样大大减少重复工作和人力投入，能够快速有效地提供更准确、安全、高效的电子元器件交易记录过程，从而简化了电子元器件交易记录系统的操作流程。
附图说明
[0018]通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施所作的详细描述，本专利技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
[0019]图1为本专利技术电子元器件交易记录方法的步骤流程示意图；
[0020]图2为图1中步骤S1的详细步骤流程示意图；
[0021]图3为图1中步骤S2的详细步骤流程示意图。
具体实施方式
[0022]下面结合附图对本专利技术专利的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域所属的技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0023]此外，附图仅为本专利技术的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电子元器件交易记录方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：通过电子元器件交易平台的API接口记录并采集电子元器件交易的相关信息，得到电子元器件交易记录数据；利用交易信息降噪算法对电子元器件交易记录数据进行降噪处理，得到电子元器件交易记录降噪数据；步骤S2：对电子元器件交易记录降噪数据进行交易信息验证处理，得到电子元器件交易记录验证数据；步骤S3：利用时间序列分析技术对电子元器件交易记录验证数据进行历史关联挖掘分析，得到电子元器件历史交易信息数据；并利用特征提取技术对电子元器件历史交易信息数据进行特征提取处理，得到电子元器件历史交易信息特征；步骤S4：通过构建基于循环神经网络的交易预测模型对电子元器件历史交易信息特征进行交易指标预测处理，得到电子元器件交易预测结果；步骤S5：利用交易审计技术对电子元器件交易预测结果进行信息审计处理，得到电子元器件交易预测审计结果；根据电子元器件交易预测审计结果执行相应的交易管理控制决策。2.根据权利要求1所述的电子元器件交易记录方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：步骤S11：通过电子元器件交易平台的API接口记录并采集电子元器件交易的相关信息，得到电子元器件交易记录数据；步骤S12：对电子元器件交易记录数据进行数据预处理，得到电子元器件交易记录待降噪数据；步骤S13：利用交易信息降噪算法对电子元器件交易记录待降噪数据进行降噪处理，得到电子元器件交易记录降噪数据。3.根据权利要求2所述的电子元器件交易记录方法，其特征在于，步骤S13中的交易信息降噪算法的函数公式具体为：式中，y
i
为第i个电子元器件交易记录待降噪数据降噪后的电子元器件交易记录降噪数据，f(x
i
)为交易信息降噪算法函数，x
i
为第i个电子元器件交易记录待降噪数据，N为电子元器件交易记录待降噪数据的数量，w
i
为第i个电子元器件交易记录待降噪数据的噪声影响权重参数，g(τ,x
i
‑
t
i
)为高斯降噪核函数，τ为高斯降噪核函数的调整参数，t
i
为第i个电子元器件交易记录待降噪数据对应的电子元器件交易记录，M为正弦周期性波动项的数量，v
j
为第j个正弦周期性波动项的噪声调整影响系数，c
j
为第j个正弦周期性波动项的频率系数，h(τ)为调整带宽函数，μ为电子元器件交易记录降噪数据的修正值。4.根据权利要求1所述的电子元器件交易记录方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：步骤S21：通过区块链技术创建不可篡改的分布式数据库，以得到交易信息数据库；步骤S22：利用数据备份技术将电子元器件交易记录降噪数据备份至交易信息数据库，以得到电子元器件交易记录备份数据；步骤S23：对电子元器件交易记录备份数据进行交易信息验证处理，得到电子元器件交
易记录验证数据。5.根据权利要求4所述的电子元器件交易记录方法，其特征在于，步骤S23包括以下步骤：步骤S231：通过加密算法对电子元器件交易记录备份数据进行加密处理，得到电子元器件交易记录加密数据；步骤S232：利用数字签名技术对电子元器件交易记录加密数据进行交易身份验证处理，得到电子元器件交易记录身份验证数据；步骤S233：利用信息匹配度计算公式对电子元器件交易记录身份验证数据进行交易信息匹配验证处理，得到电子元器件交易记录验证数据。6.根据权利要求5所述的电子元器件交易记录方法，其特征在于，步骤S233中的信息匹配度计算公式具体为：配度计算公式具体为：式中，sim(A,B)为电子元器件交易记录身份验证数据中的电子元器件交易记录A和标准的电子元器件交易记录B之间的交易信息匹配度，A为电子元器件交易记录身份验证数据中的电子元器件交易记录，B为标准的电子元器件交易记录，n
A
为电子元器件交易记录身份验证数据中电子元器件交易记录的交易信息字段数量，n
B
为标准的电子元器件交易记录的交易信息字段数量，为电子元器件交易记录身份验证数据中电子元器件交易记录的第个交易信息字段与标准的电子元器件交易记录中第φ个交易信息字段之间的匹配权重调整参数，为电子元器件交易记录身份验证数据中电子元器件交易记录的第个交易信息字段的数值，g
φ
(B)为标准的电子元器件交易记录中第φ个交易信息字段的数值，exp为指数函数，为高斯匹配函数调整因子，σ为高斯匹配函数的标准差，为正弦匹配相似度函数，ξ为正弦匹配正则化...

【专利技术属性】
技术研发人员：张景鸿，马新宁，李宏亮，李东，
申请(专利权)人：深圳创芯在线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：