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龙图腾网获悉北京聚源锐思数据科技有限公司申请的专利一种基于SAS的高频数据处理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120145019B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510303430.9，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于SAS的高频数据处理方法是由岳松青设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SAS的高频数据处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SAS的高频数据处理方法，通过SAS系统采集高频数据，并对采集的高频数据进行预处理，然后采用SAS系统的统计分析功能，提取预处理之后的高频数据中的数据特征，将高频数据对应的数据特征展示给工作人员，并获取工作人员输入的数据分析标签，得到每个高频数据对应的数据分析标签，根据高频数据对应的数据特征以及高频数据对应的数据分析标签，采用深度学习算法进行数据关系学习，获取高频数据处理模型，最后可以依据高频数据处理模型进行高频数据的处理，有效地提升了高频数据的处理效率以及准确定，解决了现有技术通过人工处理产生的技术问题。

本发明授权一种基于SAS的高频数据处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SAS的高频数据处理方法，其特征在于，包括： 通过统计分析系统SAS采集高频数据，并对采集的高频数据进行预处理，得到预处理之后的高频数据；其中，高频数据的数据种类由工作人员指定，高频数据为多种市场高频数据或某种设备对应的高频运行数据； 采用统计分析系统SAS的统计分析功能，提取预处理之后的高频数据中的数据特征，得到高频数据对应的数据特征； 将高频数据对应的数据特征展示给工作人员，并获取工作人员输入的数据分析标签，得到每个高频数据对应的数据分析标签； 根据高频数据对应的数据特征以及高频数据对应的数据分析标签，采用深度学习算法进行数据关系学习，获取高频数据处理模型； 将高频数据处理模型部署在云计算中心，并通过统计分析系统SAS采集实时高频数据的数据特征之后，传输至云计算中心进行处理，识别实时高频数据的数据特征对应的数据分析标签，得到高频数据处理结果； 还包括： 当所述高频数据处理结果满足预设报警条件时，则生成数据预警信息，并将所述数据预警信息传输至工作人员指定的设备中； 根据高频数据对应的数据特征以及高频数据对应的数据分析标签，采用深度学习算法进行数据关系学习，获取高频数据处理模型，包括： 构建卷积神经网络或者循环神经网络，得到待训练神经网络； 以所述待训练神经网络的超参数为基础，初始化种群； 针对种群中每一个个体，以高频数据对应的数据特征作为输入，以高频数据对应的数据分析标签作为期望输出，获取个体对应的适应度； 确定适应度最大的个体为最优个体以及确定适应度最小的个体为最差个体； 根据最优个体，采用自适应学习策略对每个个体进行初始位置选择，确定初始位置选择之后的个体； 根据最差个体，采用邻域散发搜索策略对每个初始位置选择之后的个体进行邻域搜索，得到邻域搜索之后的个体； 采用位置影响搜索策略对每个邻域搜索之后的个体进行自适应信息交互，得到自适应信息交互之后的个体； 采用位置变异搜索策略对每个自适应信息交互之后的个体进行全局变异搜索，得到全局变异搜索之后的个体； 当全局变异搜索之后的个体或者当前训练次数满足训练结束条件时，则重新确定最优个体，并将最优个体中的参数作为待训练神经网络的最终参数，得到高频数据处理模型； 根据最差个体，采用邻域散发搜索策略对每个初始位置选择之后的个体进行邻域搜索，得到邻域搜索之后的个体，包括： 其中，表示第t次训练过程中第m个初始位置选择之后的个体，表示第t-1次训练过程中第m个初始位置选择之后的个体，表示邻域搜索之后的个体β1表示位于0,1中间的反向搜索系数，β2表示0,0.2之间的位置记忆系数，r3表示0,1之间的第三随机数，表示最差个体。

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