摘要
本发明提供的一种数据管理方法和系统,本发明涉及数据管理技术领域,该方法包括基于多个电路板的历史运行数据使用运行数据处理模型确定K均值聚类算法中的K值;基于K均值聚类算法和K均值聚类算法中的K值对多个电路板的历史运行数据进行聚类得到K个簇和K个簇中的每个簇的聚类中心;基于图卷积网络模型对电路板图结构进行处理确定需要保留的多个电路板的异常运行数据和需要删除的多个电路板的正常运行数据;基于需要保留的多个电路板的异常历史运行数据和需要删除的多个电路板的正常历史运行数据进行数据管理,该方法能够快速准确的对电路板的异常数据和正常数据进行筛选管理。
技术关键词
历史运行数据
K均值聚类算法
数据处理模型
电路板
数据管理方法
卷积网络模型
数据管理系统
神经网络模型
节点特征
数据管理技术
序列
卷积模块
异常数据
处理器
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数据管理方法
方程
空间地理信息
标记
数据管理系统
感知识别方法
固态断路器
电路故障识别
特征值
半导体
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事务处理
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充放电优化方法
充放电曲线
充放电策略
强化学习算法
动态