一种基于模糊层次分析的主数据归集方法

摘要

一种基于模糊层次分析的主数据归集方法，属于冶金行业信息化技术领域。企业主数据具有元数据多样复杂、数据来源层级较多收集困难、数据频繁变化率高、系统更新不及时等特性。本发明针对行业特点，在模糊层次法的基础上，采用数据分层级处理、规则权重分配、多关键字模糊匹配的方法，然后通过对有限指令集的动态组装来实现组件化，最后结合规格再校验，动态解析方式实现数据收集方面的一次收集、较少维护、动态逻辑更新的数据归集技术，让用户不用再抱怨数据收集中的诸多问题，并且数据后期维护简单、快捷，能不断提高效率与快速响应用户需求的服务能力。

主权项

一种基于模糊层次分析的主数据归集方法，其特征在于：步骤一、针对工厂设备进行分层分级定义，依照功能位置作为划分依据，进行层次化组成单元拆分，拆分的数据为元数据，元数据的字段包括：元数据唯一编码、设备名称、设备类型、技术参数、设备编码、父编码，规格型号、图号；步骤二、针对每一层级每类设备进行技术参数属性的设置，按照机械、液压、电气、自动化设备进行分类汇总的，针对每一类细分子类，直到子类可表述清楚设备的工艺技术参数，技术参数属性值至少为5个没有上限限制；技术参数字段至少包括：技术参数属性唯一编码、技术对象编码、参数名称、参数类别、父级编码、属性编码、属性名称；对技术参数属性按照排序选定前5个属性值，每个设备的每个属性值按重要程度进行成对比较，比较程度按1‑9数理标度确定，得出每类设备的5个属性值的权重；构造出各层次中的所有判断矩阵并求得其最大特征向量的近似解；中间层A₁—A_n各属性值对目标层Z构成比较判断矩阵：n为技术参数属性值的数量，给出成对比较判断矩阵A中a_ij的标度数值，根据标度数值的大小顺序，得出属性值排序规则，并将属性值排序规则保存到数据库表中；表的结构为：设备编码、技术参数、属性值排序规则值，得出排序最重要的前5个属性值排序规则值；步骤三、建立物料数据库，其结构字段为：物料唯一编码、物料描述、规格型号、供应商、单价、数量、库存地、合同号；针对所有物料唯一编码对应的物料描述和规格型号做出按照汉语分词的全表lucene索引，索引文件存储在应用服务器端；步骤四、通过抽象出的排序规则值与索引文件中关键字进行匹配，得出匹配度＝两者匹配相同字符数/排序规则值字符数*100％，按照匹配度排序，对于匹配度大于等于50％的，将匹配度排序第一个的物料数据作为主标识，取前5个保存模糊匹配记录；若匹配度均小于50％，则判定为无模糊匹配目标。