[发明专利]数据模型的运行方法、运行系统和存储介质

权利要求书

1.数据模型的运行方法，其特征在于，该方法包括：

输入从工业现场接收的第一数据到第一子模型，运行所述第一子模型生成第一中间值，将所述第一中间值发送到数据模型提供方，其中所述第一子模型布置在便携式数据分析设备中(101)；

输入所述第一中间值到第二子模型，运行所述第二子模型以生成计算结果，将所述计算结果发送到所述便携式数据分析设备，其中所述第二子模型布置在所述数据模型提供方，所述第一子模型和所述第二子模型为同一数据模型的拆分部分(102)；

其中当第一子模型为所述第二子模型的自变量时，所述第二子模型为所述数据模型。

2.根据权利要求1所述的数据模型的运行方法，其特征在于，该方法还包括：

预先基于训练数据训练出所述数据模型。

3.根据权利要求2所述的数据模型的运行方法，其特征在于，所述基于训练数据训练出所述数据模型包括：

利用所述便携式数据分析设备接收所述训练数据，将所述训练数据发送到所述数据模型提供方(301)；

在所述数据模型提供方，基于所述训练数据训练得到所述数据模型(302)。

4.根据权利要求2所述的数据模型的运行方法，其特征在于，所述基于训练数据训练出所述数据模型包括：

在所述便携式数据分析设备中设置第一子模型(201)；

利用所述便携式数据分析设备接收所述训练数据，输入所述训练数据到所述第一子模型，运行所述第一子模型生成第一训练值，将所述第一训练值发送到所述数据模型提供方(202)；

在所述数据模型提供方，基于所述第一训练值训练得到所述第二子模型(203)。

5.根据权利要求1所述的数据模型的运行方法，其特征在于，还预先包括：

在所述数据模型提供方，将所述数据模型拆分为所述第一子模型和所述第二子模型；

将所述第一子模型发送到所述便携式数据分析设备中。

6.根据权利要求5所述的数据模型的运行方法，其特征在于，所述第一子模型包含聚合算法、特征提取算法、可颠倒的随机变换函数或自动编码器。

7.根据权利要求1所述的数据模型的运行方法，其特征在于，还包括：

设置数据模型处理进程，所述数据模型处理进程包含在所述便携式数据分析设备中执行的数据分析进程及在所述数据模型提供方执行的数据分析进程，其中：

所述在所述 便携式数据分析设备中执行的数据分析进程用于使能所述第一子模型在所述便携式数据分析设备中接收所述第一数据，并将运行所述第一子模型后生成的所述第一中间值传输到所述数据模型提供方；所述在所述 数据模型提供方执行的数据分析进程用于使能所述第二子模型基于所述第一中间值计算所述计算结果。

8.根据权利要求7所述的数据模型的运行方法，其特征在于，所述数据模型处理进程还包含：在所述便携式数据分析设备中执行的数据获取进程和数据预准备进程，以及在所述数据模型提供方执行的数据呈现进程。

9.数据模型的运行系统，其特征在于，包括：

便携式数据分析设备(401)，布置有第一子模型，用于输入从工业现场接收的第一数据到所述第一子模型，运行所述第一子模型生成第一中间值，发送所述第一中间值；

数据模型提供方(402)，布置有第二子模型，用于接收所述第一中间值，输入所述第一中间值到所述第二子模型，运行所述第二子模型以生成计算结果，将所述计算结果发送到所述便携式数据分析设备，其中所述第一子模型和所述第二子模型为同一数据模型的拆分部分；

当第一子模型为所述第二子模型的自变量时，所述第二子模型为所述数据模型。