[发明专利]一种自学习的信息分类处理装置

说明书

本发明涉及一种自学习的信息分类处理装置，用于对表格数据进行分类，每一表格数据具有数据格式特征以及数据类型特征，包括自动分类模块、第一差异分类模块、第二差异分类模块以及全差异模块；所述自动分类模块配置有第一分类策略，所述第一分类策略用于将数据格式特征相同且数据类型相同的表格数据划分至同一组别；就可以简单的对数据进行分类，而配合自学习的方式，可以直接提取归纳数据，将数据完成格式统一，较为简单便利，优化整个数据存储的结构，且方便大数据系统调取数据。

技术领域

本发明涉及一种数据处理装置,更具体地说，涉及一种自学习的信息分类处理装置。

背景技术

数据就是数值，也就是我们通过观察、实验或计算得出的结果。数据有很多种，最简单的就是数字。数据也可以是文字、图像、声音等。数据可以用于科学研究、设计、查证等。而对数据需要进行分类统计，而不同的系统对应的数据的格式，目前存在无法统一的问题，以账目表的数据而言，数据会存在两个特征，一个是类型特征，例如X年X月X日、进账就是该账目的数据的类型特征，还有各一个是格式特征，例如金额小数点位数、或是金额币种，都是属于格式特征，而如果对大量的数据进行统计，如果两个特征存在差异，就无法识别出对应的数据，更不能说将数据进行归纳，造成非常大的数据浪费。

现有技术1：CN106021360A公开了一种自主学习优化MapReduce处理数据的方法和装置，包括：在一作业中，对reduce计算前的数据按照预设的方式取样，并将取得的取样键形成学习文件存储到目录为其对应的作业标签信息的学习文件夹中；在后续作业中，根据其作业标签信息查找对应的学习文件夹，如果有，则直接调用学习文件夹中的处理结果来优化本次处理；如果没有，则形成新的学习文件并存储，本发明的自主学习优化MapReduce处理数据的方法和装置，通过获取reduce计算前的数据的取样键进行取样学习，然后对后续作业的数据通过作业标签判断是否由与其对应的学习文件，从而确定是否调用学习文件的处理结果使用，学习方法简单，可快速、高效地重复处理类似数据的工作。

现有技术2：CN106097810A公开了一种数学自主学习系统，该数学自主学习系统包括中央控制系统、存储下载和人机交互子系统、操作子系统、声音输出子系统、备份子系统和显示子系统；所述中央控制系统通过无线通讯单元与存储下载和人机交互子系统双向电性连接，且中央控制系统通过CAN总线系统分别与操作子系统、声音输出子系统、备份子系统和显示子系统双向电性连接。该数学自主学习系统智能方便，均采用无线连接，增加了老师在教室内移动的空间，加强了与学生之间的现场互动，并且可以随时监督学生的学习，通过学生学号来与学生学习终端来一一对应，提高学生学习兴趣的同时，也便于老师对于学生学习的进度和和完成练习的好坏来对每位学生制定不同的指导方案，学习系统中的数据通过无线通讯单元分别传递到局域网单元和移动互联网上，局域网单元将学生学习终端和学习系统连接，使得学生现场学习变得简单便捷，数据经过移动互联网上传至云服务器单元，学生的移动终端和远程终端均可以通过数字媒体下载服务器对学习内容下载学习，实现了网络教学的资源共享化，并且在学生请假过程中，也可以通过对学习系统中的内容下载学习，避免因为缺课造成的学习落后的现象，自动截屏单元可以将播放中的图片进行截屏操作，老师可以标注为重点，便于讨论和讲解。

然而，上述现有技术的数据处理方法和自主学习均较为复杂，并不能简单的对数据进行分类，急需一种可以简单的对数据进行分类，而配合自学习的方式，可以直接提取归纳数据，将数据完成格式统一，较为简单便利，优化整个数据存储的结构，且方便大数据系统调取数据的技术。

发明内容

有鉴于此，本发明目的是提供一种自学习的信息分类处理装置，以解决上述问题。

为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是：一种自学习的信息分类处理装置，用于对表格数据进行分类，每一表格数据具有数据格式特征以及数据类型特征，包括自动分类模块、第一差异分类模块、第二差异分类模块以及全差异模块；