【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据管理，更具体地，本专利技术涉及一种铁路数据资产管理系统。
技术介绍
1、现有的铁路数据资产管理系统主要依赖于传统的数据处理和分析方法，这些方法在处理大规模、多维度的铁路运营数据和维护记录时，往往存在效率低下和准确性不足的问题。这些系统通常缺乏对数据深层次特征的挖掘和分析能力，导致在数据匹配和分类时无法达到理想的效果。技术原理方面，传统系统多采用简单的统计分析和线性模型，难以捕捉数据间的复杂相关性和非线性关系，这限制了系统在处理铁路数据时的性能和可靠性。
2、在实现本专利技术实施例过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题或缺陷：现有的铁路数据资产管理系统在处理和分析铁路运营数据时，往往无法有效地从大量复杂的数据中提取关键信息，导致数据预处理的效率和准确性不高；同时，由于缺乏对多维特征向量的深入分析，系统在进行数据匹配和分类时难以实现高精度的识别，这直接影响了铁路数据资产管理的质量和效率。此外，现有系统在相关性分析和权重计算方面也存在不足，无法充分利用数据间的相关性信息来优化匹配结果，这些问题限制了铁路...
【技术保护点】
1.一种铁路数据资产管理系统，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的铁路数据资产管理系统，其特征在于，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的铁路数据资产管理系统，其特征在于，所述根据多次随机生成的维度数抽样所述多个多维特征向量，得到多组特征子向量，包括：
4.根据权利要求1-3任一项所述的铁路数据资产管理系统，其特征在于，所述相关性分析采用改进的皮尔逊相关系数算法，根据特征子向量中每个维度的属性值计算两个初始相关中心，公式是：其中，和分别为特征子向量中第r维的属性值，和分别为和的平均值，为维度总数，r为X和Y的相关性...
【技术特征摘要】
1.一种铁路数据资产管理系统，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的铁路数据资产管理系统，其特征在于，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的铁路数据资产管理系统，其特征在于，所述根据多次随机生成的维度数抽样所述多个多维特征向量，得到多组特征子向量，包括：
4.根据权利要求1-3任一项所述的铁路数据资产管理系统，其特征在于，所述相关性分析采用改进的皮尔逊相关系数算法，根据特征子向量中每个维度的属性值计算两个初始相关中心，公式是：其中，和分别为特征子向量中第r维的属性值，和分别为和的平均值，为维度总数，r为x和y的相关性系数，x为第x组特征子向量属性值，y为第y组特征子向量属性值。
5.根据权利要求3所述的铁路数据资产管理系统，其特征在于，所述根据所述多组特征子向量中任意两组特征子向量的属性值差异，得到对称相关度矩阵，包括：
6.根据权利要求5所述的铁路数据资产...
【专利技术属性】
技术研发人员：王现利，商霖，左松松，张帆，范玉琪，张媛媛，张慧清，王铎，张勇，王国利，杨涛，
申请(专利权)人：邯黄铁路有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。