JP2024046580A - 汚染場所の同一媒体のバッチデータに基づく統合統計システムおよび方法 - Google Patents
汚染場所の同一媒体のバッチデータに基づく統合統計システムおよび方法 Download PDFInfo
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Abstract
【課題】汚染場所の同一媒体のバッチデータに基づく統合統計システムおよび方法を提供する。【解決手段】統合統計方法は、汚染場所データを取得するステップＳ１と、特徴指標を識別および更新するステップＳ２と、データの集約統合およびデータ統計分析を行うステップＳ３と、統合統計後の汚染場所データを出力するステップＳ４と、を含む。【選択図】図２
Description
本発明は、汚染場所データ処理の技術分野に関し、具体的には汚染場所の同一媒体のバッ
チデータに基づく統合統計システムおよび方法に関する。
チデータに基づく統合統計システムおよび方法に関する。
空間情報技術の発展に伴い、トレンド分析理論は汚染場所の分野に広く応用され、それに
対応して、汚染場所のマスデータに対する掘削分析需要も大幅に増加し、伝統的な場所環
境データの取得、統合、洗浄、掘削方法はバッチデータの処理要求を満たすことが困難で
ある。
本発明は中国の伝統的な汚染場所情報の統計分析モデルを改善し、汚染場所情報の取得コ
ストを大幅に節約し、情報の全面性を保障するとともに、汚染場所に関するデータの統合
効率と負担単位の分析能力を向上させ、時間と経済コストを節約する。
対応して、汚染場所のマスデータに対する掘削分析需要も大幅に増加し、伝統的な場所環
境データの取得、統合、洗浄、掘削方法はバッチデータの処理要求を満たすことが困難で
ある。
本発明は中国の伝統的な汚染場所情報の統計分析モデルを改善し、汚染場所情報の取得コ
ストを大幅に節約し、情報の全面性を保障するとともに、汚染場所に関するデータの統合
効率と負担単位の分析能力を向上させ、時間と経済コストを節約する。
本発明が解決しようとする技術的問題は、従来の場所環境データの取得、統合、洗浄およ
び掘削方法はバッチデータの処理要求を満たすことが困難であることである。
本発明の一側面として、本発明は汚染場所の同一媒体のバッチデータに基づく統合統計シ
ステムを提供し、それは以下を含み：
テンプレートダウンロードモジュール、テンプレートダウンロードモジュールは汚染場所
データの導入テンプレートを提供するために使用され、テンプレートダウンロードモジュ
ールが提供する導入テンプレートのフォーマットは複数のワークシートを含むフォームフ
ァイルであり、
導入モジュール、導入モジュールは導入テンプレートを介して汚染場所データを導入して
一時保存データを得るために使用され、一時保存データは、特徴指標、特徴指標に対応す
る特徴データを含み、一時保存データのフォーマットは複数のワークシートを含むフォー
ムファイルであり、
データ記憶モジュール、データ記憶モジュールは一時保存データを記憶するために使用さ
れ、一時保存データの記憶方式は、特徴指標と特徴データを対応して記憶し、データ記憶
モジュールは３つのリストを介して一時保存データを記憶し、３つのリストはそれぞれリ
スト１、リスト２、リスト３であり、リスト１は一時保存データ中の特徴指標を記憶する
ために使用され、リスト２は特徴指標に対応する特徴データを記憶するために使用され、
リスト３は一時保存データ中のワークシートの名称およびワークシート中の特徴指標を記
憶するために使用され、
特徴指標管理モジュール、特徴指標管理モジュールは標準化特徴指標を決定して与えるた
めに使用され、特徴指標管理モジュールはリスト４と命名されたリストを有し、リスト４
は標準化特徴指標を記憶し、
特徴指標調整モジュール、特徴指標調整モジュールはｌｉｓｔ１に記憶された特徴指標に
対して重複・スペース削除操作を行い、重複・スペース削除特徴指標を得て、次に距離類
似度アルゴリズムを編集して、重複・スペース削除特徴指標と標準化特徴指標の２つを類
似度指数計算し、計算した類似度指数に基づいて重複・スペース削除特徴指標を更新、保
持または削除し、
データ選択モジュール、データ選択モジュールは検索欄を提供し、検索欄を通じて検索項
を選択するために使用され、検索欄は、未検出指標濾過、データ統計分析という２つの検
索項を含み、
データ計算モジュール、データ計算モジュールはデータ選択モジュールが選択した検索項
およびテンプレートのヘッダに導入された特徴指標の順序を統合して位置決め条件を得て
、位置決め条件を通じて以下のように汚染場所データの集約統合、一括統計分析を完成し
：
位置決め条件中の検索項が未検出指標濾過である場合、まず特徴指標調整モジュールで処
理されたリスト２中の内容が空の特徴データを削除し、次にリスト１、リスト２、リスト
３中のデータを導入テンプレートに書き込み、統合統計後の汚染場所データとし、
位置決め条件中の検索項がデータ統計分析である場合、まず特徴指標調整モジュールで処
理されたリスト２中の内容が空の特徴データを削除し、リスト１、リスト２、リスト３中
のデータを導入テンプレートに書き込み、統合統計後の汚染場所データとし、次にリスト
１中の特徴データを一括統計分析して、一括統計データを得て、最後に一括統計データを
統合統計後の汚染場所データに統合して、統合統計後の汚染場所データを得て、
そのうちに、一括統計分析は、平均値、最大値と最小値、分散と標準差を求めることを含
み、
導出モジュール、導出モジュールは統合統計後の汚染場所データを導出するために使用さ
れ、導出モジュールのデータ出力フォーマットは複数のワークシートを含むフォームファ
イルである。
本発明の別の側面として、本発明は、上記の汚染場所の同一媒体のバッチデータに基づく
統合統計システムに基づく汚染場所の同一媒体のバッチデータに基づく統合統計方法をさ
らに提供し、この方法は以下のステップを含み：
Ｓ１、汚染場所データを統合統計システムに導入し、導入後の汚染場所データを前処理し
て対応するデータ構造に記憶し、汚染場所データは特徴指標および特徴指標に対応する特
徴データを含み、特徴指標は汚染物の検出指標、検出限界、単位を含み、
Ｓ２、特徴指標の識別および更新：
情報処理装置では、特徴指標管理モジュールによって標準化特徴指標を決定して特定し、
特徴指標調整モジュールはまずステップＳ１で記憶された特徴指標に対して重複・スペー
ス削除操作を行って、重複・スペース削除特徴指標を得て、特徴指標調整モジュールは次
に距離類似度アルゴリズムを編集して重複・スペース削除特徴指標と標準化特徴指標の２
つの類似度指数を計算し、計算した類似度指数に基づいて重複・スペース削除特徴指標を
更新、保持または削除し、
Ｓ３、汚染場所データの集約統合と一括統計分析：
情報処理装置では、データ選択モジュールの検索欄を介して検索項を選択し、データ選択
モジュールは検索項をデータ計算モジュールに返信し、
位置決め条件中の検索項が未検出指標濾過である場合、まず特徴指標調整モジュールで処
理したリスト２中の内容が空の特徴データを削除し、次にリスト１、リスト２、リスト３
中のデータを導入テンプレートに書き込み、統合統計後の汚染場所データとし、
位置決め条件中の検索項がデータ統計分析である場合、まず特徴指標調整モジュールで処
理したリスト２中の内容が空の特徴データを削除し、リスト１、リスト２、リスト３中の
データを導入テンプレートに書き込み、統合統計後の汚染場所データとし、次にリスト１
中の特徴データを一括統計分析して一括統計データを得て、最後に一括統計データを統合
統計後の汚染場所データに統合して統合統計後の汚染場所データを得て、
一括統計分析は平均値、最大値と最小値、分散と標準差を求めることを含み、
Ｓ４、統合統計後の汚染場所データの出力：
情報処理装置では、導出モジュールによって統合統計後の汚染場所データを出力し、統合
統計後の汚染場所データのフォーマットはフォームファイルである。
本発明の別の側面として、計算して得られた類似度指数に基づいて重複・スペース削除特
徴指標を更新、保持または削除することは、以下の内容を含み：
両者の類似度指数が９０％を超え文字表現が一致している場合、重複・スペース削除特徴
指標を保持して決定後の特徴指標としてマークし、
両者の類似度指数が９０％を超え文字表現が一致していない場合、重複・スペース削除特
徴指標を標準化特徴指標に更新して決定後の特徴指標としてマークし、
両者の類似度指数が９０％未満である場合、ステップＳ１で記憶した特徴指標も保持し、
類似度指数計算が終了した後、マークしていない特徴指標および特徴指標に対応する特徴
データを削除する。
本発明の別の側面として、ステップＳ１は以下のステップを含み：
Ｓ１-１、汚染場所データを統合統計システムに導入し、
情報処理装置では、テンプレートダウンロードモジュールを通じて汚染場所データの導入
テンプレートをダウンロードし、次に汚染場所データを汚染場所データ導入テンプレート
に記入して、導入可能な汚染場所データを得て、導入モジュールはファイル出力ストリー
ムを通じて導入可能な汚染場所データを読み取り、導入可能な汚染場所データを再分布し
て一時保存データを得て、データ記憶モジュールのさらなる処理を待ち、
汚染場所データ導入テンプレートおよび一時保存データはいずれも複数のワークシートを
含むフォームファイルであり、各ワークシートのヘッダは汚染場所データの特徴指標であ
り、各ヘッダのある列は特徴指標に対応する特徴データである。
本発明の別の側面として、再分布は行列変換、行統合、列統合である。
本発明の別の側面として、ステップＳ１は以下のステップをさらに含み：
Ｓ１-２、前処理後の汚染場所データを記憶し：
情報処理装置では、データ記憶モジュールはまずリスト１、リスト２、リスト３という３
つのリストを作成し、さらに一時保存データ中のワークシートの順序に従って、各ワーク
シートの各行データを読み取り、各ワークシート中の特徴指標に対してスペース・重複削
除操作を行ってリスト１に格納し、各ワークシート中の特徴指標に対応する特徴データを
リスト２に格納し、各ワークシートの名称およびワークシート中の特徴指標をリスト３に
格納する。
び掘削方法はバッチデータの処理要求を満たすことが困難であることである。
本発明の一側面として、本発明は汚染場所の同一媒体のバッチデータに基づく統合統計シ
ステムを提供し、それは以下を含み：
テンプレートダウンロードモジュール、テンプレートダウンロードモジュールは汚染場所
データの導入テンプレートを提供するために使用され、テンプレートダウンロードモジュ
ールが提供する導入テンプレートのフォーマットは複数のワークシートを含むフォームフ
ァイルであり、
導入モジュール、導入モジュールは導入テンプレートを介して汚染場所データを導入して
一時保存データを得るために使用され、一時保存データは、特徴指標、特徴指標に対応す
る特徴データを含み、一時保存データのフォーマットは複数のワークシートを含むフォー
ムファイルであり、
データ記憶モジュール、データ記憶モジュールは一時保存データを記憶するために使用さ
れ、一時保存データの記憶方式は、特徴指標と特徴データを対応して記憶し、データ記憶
モジュールは３つのリストを介して一時保存データを記憶し、３つのリストはそれぞれリ
スト１、リスト２、リスト３であり、リスト１は一時保存データ中の特徴指標を記憶する
ために使用され、リスト２は特徴指標に対応する特徴データを記憶するために使用され、
リスト３は一時保存データ中のワークシートの名称およびワークシート中の特徴指標を記
憶するために使用され、
特徴指標管理モジュール、特徴指標管理モジュールは標準化特徴指標を決定して与えるた
めに使用され、特徴指標管理モジュールはリスト４と命名されたリストを有し、リスト４
は標準化特徴指標を記憶し、
特徴指標調整モジュール、特徴指標調整モジュールはｌｉｓｔ１に記憶された特徴指標に
対して重複・スペース削除操作を行い、重複・スペース削除特徴指標を得て、次に距離類
似度アルゴリズムを編集して、重複・スペース削除特徴指標と標準化特徴指標の２つを類
似度指数計算し、計算した類似度指数に基づいて重複・スペース削除特徴指標を更新、保
持または削除し、
データ選択モジュール、データ選択モジュールは検索欄を提供し、検索欄を通じて検索項
を選択するために使用され、検索欄は、未検出指標濾過、データ統計分析という２つの検
索項を含み、
データ計算モジュール、データ計算モジュールはデータ選択モジュールが選択した検索項
およびテンプレートのヘッダに導入された特徴指標の順序を統合して位置決め条件を得て
、位置決め条件を通じて以下のように汚染場所データの集約統合、一括統計分析を完成し
：
位置決め条件中の検索項が未検出指標濾過である場合、まず特徴指標調整モジュールで処
理されたリスト２中の内容が空の特徴データを削除し、次にリスト１、リスト２、リスト
３中のデータを導入テンプレートに書き込み、統合統計後の汚染場所データとし、
位置決め条件中の検索項がデータ統計分析である場合、まず特徴指標調整モジュールで処
理されたリスト２中の内容が空の特徴データを削除し、リスト１、リスト２、リスト３中
のデータを導入テンプレートに書き込み、統合統計後の汚染場所データとし、次にリスト
１中の特徴データを一括統計分析して、一括統計データを得て、最後に一括統計データを
統合統計後の汚染場所データに統合して、統合統計後の汚染場所データを得て、
そのうちに、一括統計分析は、平均値、最大値と最小値、分散と標準差を求めることを含
み、
導出モジュール、導出モジュールは統合統計後の汚染場所データを導出するために使用さ
れ、導出モジュールのデータ出力フォーマットは複数のワークシートを含むフォームファ
イルである。
本発明の別の側面として、本発明は、上記の汚染場所の同一媒体のバッチデータに基づく
統合統計システムに基づく汚染場所の同一媒体のバッチデータに基づく統合統計方法をさ
らに提供し、この方法は以下のステップを含み：
Ｓ１、汚染場所データを統合統計システムに導入し、導入後の汚染場所データを前処理し
て対応するデータ構造に記憶し、汚染場所データは特徴指標および特徴指標に対応する特
徴データを含み、特徴指標は汚染物の検出指標、検出限界、単位を含み、
Ｓ２、特徴指標の識別および更新：
情報処理装置では、特徴指標管理モジュールによって標準化特徴指標を決定して特定し、
特徴指標調整モジュールはまずステップＳ１で記憶された特徴指標に対して重複・スペー
ス削除操作を行って、重複・スペース削除特徴指標を得て、特徴指標調整モジュールは次
に距離類似度アルゴリズムを編集して重複・スペース削除特徴指標と標準化特徴指標の２
つの類似度指数を計算し、計算した類似度指数に基づいて重複・スペース削除特徴指標を
更新、保持または削除し、
Ｓ３、汚染場所データの集約統合と一括統計分析：
情報処理装置では、データ選択モジュールの検索欄を介して検索項を選択し、データ選択
モジュールは検索項をデータ計算モジュールに返信し、
位置決め条件中の検索項が未検出指標濾過である場合、まず特徴指標調整モジュールで処
理したリスト２中の内容が空の特徴データを削除し、次にリスト１、リスト２、リスト３
中のデータを導入テンプレートに書き込み、統合統計後の汚染場所データとし、
位置決め条件中の検索項がデータ統計分析である場合、まず特徴指標調整モジュールで処
理したリスト２中の内容が空の特徴データを削除し、リスト１、リスト２、リスト３中の
データを導入テンプレートに書き込み、統合統計後の汚染場所データとし、次にリスト１
中の特徴データを一括統計分析して一括統計データを得て、最後に一括統計データを統合
統計後の汚染場所データに統合して統合統計後の汚染場所データを得て、
一括統計分析は平均値、最大値と最小値、分散と標準差を求めることを含み、
Ｓ４、統合統計後の汚染場所データの出力：
情報処理装置では、導出モジュールによって統合統計後の汚染場所データを出力し、統合
統計後の汚染場所データのフォーマットはフォームファイルである。
本発明の別の側面として、計算して得られた類似度指数に基づいて重複・スペース削除特
徴指標を更新、保持または削除することは、以下の内容を含み：
両者の類似度指数が９０％を超え文字表現が一致している場合、重複・スペース削除特徴
指標を保持して決定後の特徴指標としてマークし、
両者の類似度指数が９０％を超え文字表現が一致していない場合、重複・スペース削除特
徴指標を標準化特徴指標に更新して決定後の特徴指標としてマークし、
両者の類似度指数が９０％未満である場合、ステップＳ１で記憶した特徴指標も保持し、
類似度指数計算が終了した後、マークしていない特徴指標および特徴指標に対応する特徴
データを削除する。
本発明の別の側面として、ステップＳ１は以下のステップを含み：
Ｓ１-１、汚染場所データを統合統計システムに導入し、
情報処理装置では、テンプレートダウンロードモジュールを通じて汚染場所データの導入
テンプレートをダウンロードし、次に汚染場所データを汚染場所データ導入テンプレート
に記入して、導入可能な汚染場所データを得て、導入モジュールはファイル出力ストリー
ムを通じて導入可能な汚染場所データを読み取り、導入可能な汚染場所データを再分布し
て一時保存データを得て、データ記憶モジュールのさらなる処理を待ち、
汚染場所データ導入テンプレートおよび一時保存データはいずれも複数のワークシートを
含むフォームファイルであり、各ワークシートのヘッダは汚染場所データの特徴指標であ
り、各ヘッダのある列は特徴指標に対応する特徴データである。
本発明の別の側面として、再分布は行列変換、行統合、列統合である。
本発明の別の側面として、ステップＳ１は以下のステップをさらに含み：
Ｓ１-２、前処理後の汚染場所データを記憶し：
情報処理装置では、データ記憶モジュールはまずリスト１、リスト２、リスト３という３
つのリストを作成し、さらに一時保存データ中のワークシートの順序に従って、各ワーク
シートの各行データを読み取り、各ワークシート中の特徴指標に対してスペース・重複削
除操作を行ってリスト１に格納し、各ワークシート中の特徴指標に対応する特徴データを
リスト２に格納し、各ワークシートの名称およびワークシート中の特徴指標をリスト３に
格納する。
本発明は以下の有益な効果を有する。
（１）本発明が提供する統合統計方法は単回処理のマスデータは百万レベルであり、単回
のマスデータの処理時間は５秒以内であり、本分野の汚染場所データの手動リスト処理に
２～３日かかる時間と人件費と比較すると、処理速度を大幅に向上させ、汚染場所データ
の整理よび処理プロジェクト全体のために大量の人力、財力と時間を節約することができ
る。
（２）本発明は構造化データの理念を通じて、手動処理量の百倍、さらに千万倍のデータ
量を超える収集データを結合して全体化、統一化とバッチ化の転換モードを行う。分散し
たデータをフォーマットの需要に基づいて統合することで、前期データ処理の時間コスト
を大幅に削減でき、次の汚染特性と傾向をグラフにして分析するための基礎構造を形成し
、汚染物の空間と時間分布傾向を把握し、場所中の汚染物の全体的な変化傾向と汚染原因
分析を判別および掲示する。
（１）本発明が提供する統合統計方法は単回処理のマスデータは百万レベルであり、単回
のマスデータの処理時間は５秒以内であり、本分野の汚染場所データの手動リスト処理に
２～３日かかる時間と人件費と比較すると、処理速度を大幅に向上させ、汚染場所データ
の整理よび処理プロジェクト全体のために大量の人力、財力と時間を節約することができ
る。
（２）本発明は構造化データの理念を通じて、手動処理量の百倍、さらに千万倍のデータ
量を超える収集データを結合して全体化、統一化とバッチ化の転換モードを行う。分散し
たデータをフォーマットの需要に基づいて統合することで、前期データ処理の時間コスト
を大幅に削減でき、次の汚染特性と傾向をグラフにして分析するための基礎構造を形成し
、汚染物の空間と時間分布傾向を把握し、場所中の汚染物の全体的な変化傾向と汚染原因
分析を判別および掲示する。
［符号の説明］
１０１ テンプレートダウンロードモジュール
１０２ 導入モジュール
１０３ データ記憶モジュール
１０４ 特徴指標管理モジュール
１０５ 特徴指標調整モジュール
１０６ データ選択モジュール
１０７ データ計算モジュール
１０８ 導出モジュール
１０１ テンプレートダウンロードモジュール
１０２ 導入モジュール
１０３ データ記憶モジュール
１０４ 特徴指標管理モジュール
１０５ 特徴指標調整モジュール
１０６ データ選択モジュール
１０７ データ計算モジュール
１０８ 導出モジュール
用語解釈
距離類似度編集アルゴリズム：距離類似度編集アルゴリズムはＬｅｖｅｎｓｈｔｅｉｎ距
離類似度編集アルゴリズムとも呼ばれ、Ｌｅｖｅｎｓｈｔｅｉｎは距離を指し、編集距離
とも呼ばれ、２つの文字列間で、１つからもう１つに変換するのに必要な最小編集操作回
数を指す。許可された編集操作は、１つの文字をもう１つの文字に置換し、１つの文字を
挿入し、１つの文字を削除することを含む。Ｌｅｖｅｎｓｈｔｅｉｎ距離類似度編集アル
ゴリズムは１９６５年にロシアの科学者Ｖｌａｄｉｍｉｒ ｌｅｖｅｎｓｈｔｅｉｎによ
って最初に発明された。
ＨＳＳＦＷｏｒｋｂｏｏｋ：ＨＳＳＦＷｏｒｋｂｏｏｋはプログラミング言語Ｊａｖａが
ｅｘｃｅｌファイルを導入するツールクラスであり、ＨＳＳＦＷｏｒｋｂｏｏｋの対応す
るツールクラスはｏｒｇ．ａｐａｃｈｅ．ｐｏｉ．ｈｓｓｆ．ｕｓｅｒｍｏｄｅｌ．ＨＳ
ＳＦＷｏｒｋｂｏｏｋであり、ＨＳＳＦＷｏｒｋｂｏｏｋ:Ｅｘｃｅ１２００３以前（２
００３を含む）のバージョンであり、拡張子は．ｘ１ｓである。
ｌｉｓｔ：ｌｉｓｔは集合であり、集合はＪａｖａ ＡＰＩが提供する一連のクラスであ
り、複数のオブジェクトを動的に保存するために使用できる。アレイと異なり、集合はサ
イズ可変のシーケンスであり、参照タイプであれば要素タイプは限定されない。集合に基
本データタイプを置くことができないが、基本データタイプのパッケージ類を置くことが
できる。集合類はすべて汎型をサポートし、データセキュリティの使用法である。Ｊａｖ
ａリストは集合の一種であり、リスト中の要素は順序付けられており、繰り返しが許可さ
れている。ＪａｖａリストはＪａｖａ ｌｉｓｔとも呼ばれる。
ｍａｔｈ関数：ｍａｔｈ関数はコンピュータープログラミング言語の関数であり、主にデ
ータ演算に応用される。ｍａｔｈ関数はコンピュータープログラムの一部の問題を解決す
るために適用され得る。
距離類似度編集アルゴリズム：距離類似度編集アルゴリズムはＬｅｖｅｎｓｈｔｅｉｎ距
離類似度編集アルゴリズムとも呼ばれ、Ｌｅｖｅｎｓｈｔｅｉｎは距離を指し、編集距離
とも呼ばれ、２つの文字列間で、１つからもう１つに変換するのに必要な最小編集操作回
数を指す。許可された編集操作は、１つの文字をもう１つの文字に置換し、１つの文字を
挿入し、１つの文字を削除することを含む。Ｌｅｖｅｎｓｈｔｅｉｎ距離類似度編集アル
ゴリズムは１９６５年にロシアの科学者Ｖｌａｄｉｍｉｒ ｌｅｖｅｎｓｈｔｅｉｎによ
って最初に発明された。
ＨＳＳＦＷｏｒｋｂｏｏｋ：ＨＳＳＦＷｏｒｋｂｏｏｋはプログラミング言語Ｊａｖａが
ｅｘｃｅｌファイルを導入するツールクラスであり、ＨＳＳＦＷｏｒｋｂｏｏｋの対応す
るツールクラスはｏｒｇ．ａｐａｃｈｅ．ｐｏｉ．ｈｓｓｆ．ｕｓｅｒｍｏｄｅｌ．ＨＳ
ＳＦＷｏｒｋｂｏｏｋであり、ＨＳＳＦＷｏｒｋｂｏｏｋ:Ｅｘｃｅ１２００３以前（２
００３を含む）のバージョンであり、拡張子は．ｘ１ｓである。
ｌｉｓｔ：ｌｉｓｔは集合であり、集合はＪａｖａ ＡＰＩが提供する一連のクラスであ
り、複数のオブジェクトを動的に保存するために使用できる。アレイと異なり、集合はサ
イズ可変のシーケンスであり、参照タイプであれば要素タイプは限定されない。集合に基
本データタイプを置くことができないが、基本データタイプのパッケージ類を置くことが
できる。集合類はすべて汎型をサポートし、データセキュリティの使用法である。Ｊａｖ
ａリストは集合の一種であり、リスト中の要素は順序付けられており、繰り返しが許可さ
れている。ＪａｖａリストはＪａｖａ ｌｉｓｔとも呼ばれる。
ｍａｔｈ関数：ｍａｔｈ関数はコンピュータープログラミング言語の関数であり、主にデ
ータ演算に応用される。ｍａｔｈ関数はコンピュータープログラムの一部の問題を解決す
るために適用され得る。
実施例１
本実施例は、汚染場所の同一媒体のバッチデータに基づく統合統計システムであり、図１
に示すように、以下を含み：
テンプレートダウンロードモジュール１０１と、テンプレートダウンロードモジュール１
０１は汚染場所データの導入テンプレートを提供するために使用され、テンプレートダウ
ンロードモジュール１０１が提供する導入テンプレートのフォーマットは複数のワークシ
ート（例えばマイクロソフト社のｅｘｃｅｌ、以下ｅｘｃｅｌと略称する）を含むフォー
ムファイルである。
本実施例では、ｅｘｃｅｌファイル：Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ ＥｘｃｅｌはＷｉｎｄｏｗｓ
とＡｐｐｌｅ Ｍａｃｉｎｔｏｓｈオペレーティングシステムを使用するコンピューター
のためにＭｉｃｒｏｓｏｆｔが作成したスプレッドシートソフトウェアであり、ｅｘｃｅ
ｌファイルはＭｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｅｘｃｅｌフォーマット標準のスプレッドシートファ
イルである。ワークシート：ワークシートはｅｘｃｅｌファイル中のｓｈｅｅｔ部分であ
り、１つのｅｘｃｅｌファイルは複数のワークシートを含み得て、ワークシートはｅｘｃ
ｅｌファイルに依存している。
導入モジュール１０２と、導入モジュール１０２は導入テンプレートを介して汚染場所デ
ータを導入して一時保存データを得るために使用され、一時保存データは、特徴指標、特
徴指標に対応する特徴データを含み、一時保存データのフォーマットは複数のワークシー
トを含むｅｘｃｅｌファイルである。
本実施例では、特徴指標は汚染物の検出指標、検出限界、単位を含み、特徴データは汚染
物の検出濃度値を含み、汚染物はアセトン、２-プロパノール、酢酸ビニル、２-ブタノン
、酢酸エチル、４-メチル-２-ペンタノン、２-ヘキサノン、二硫化炭素、ベンゼン、トル
エン、エチルベンゼン、ｐ-ｍ-キシレン、スチレン、ｏ-キシレン、イソプロピルベンゼ
ン、ｍ-エチルトルエン、１,３,５-トリメチルベンゼン、ｏ-エチルトルエン、１,２,４-
トリメチルベンゼン、１２,３-トリメチルベンゼン、ｍ-ジエチルベンゼン、クロロジフ
ルオロメタンを含む。
データ記憶モジュール１０３と、データ記憶モジュール１０３は一時保存データを記憶す
るために使用され、一時保存データの記憶方式は、特徴指標と特徴データを対応して記憶
し、データ記憶モジュール１０３は３つのリストを介して一時保存データを記憶し、３つ
のｌｉｓｔはそれぞれｌｉｓｔ１、ｌｉｓｔ２、ｌｉｓｔ３であり、ｌｉｓｔ１は一時保
存データ中の特徴指標を記憶するために使用され、ｌｉｓｔ２は特徴指標に対応する特徴
データを記憶するために使用され、ｌｉｓｔ３は一時保存データ中のワークシートの名称
およびワークシート中の特徴指標を記憶するために使用され、、
特徴指標管理モジュール１０４と、特徴指標管理モジュール１０４は標準化特徴指標を決
定して与えるために使用され、特徴指標管理モジュール１０４は標準化特徴指標が記憶さ
れたｌｉｓｔ４を有し、標準化特徴指標は汚染場所の従業員によって決定されてｌｉｓｔ
４に導かれて書き込まれ、書き込む方式は、コンピュータープログラムによって書き込ま
れる。
特徴指標調整モジュール１０５と、特徴指標調整モジュール１０５はｌｉｓｔ１に記憶さ
れた特徴指標に対して重複・スペース削除操作を行い、重複・スペース削除特徴指標を得
て、Ｌｅｖｅｎｓｈｔｅｉｎ距離類似度アルゴリズムを編集して、重複・スペース削除特
徴指標と標準化特徴指標の２つを類似度指数計算し、計算した類似度指数に基づいて重複
・スペース削除特徴指標を更新、保持または削除し、
データ選択モジュール１０６と、データ選択モジュール１０６は検索欄を提供し、検索欄
を通じて検索項を選択するために使用され、検索欄は、未検出指標濾過、データ統計分析
という２つの検索項を含み、
データ計算モジュール１０７と、データ計算モジュール１０７はデータ選択モジュール１
０６が選択した検索項およびテンプレートのヘッダに導入された特徴指標の順序を統合し
て位置決め条件を得て、位置決め条件を通じて以下のように汚染場所データの集約統合、
一括統計分析を完成し：
位置決め条件中の検索項が未検出指標濾過である場合、まず特徴指標調整モジュール１０
５で処理されたｌｉｓｔ２中の内容が空の特徴データを削除し、次にｌｉｓｔ１、ｌｉｓ
ｔ２、ｌｉｓｔ３中のデータを導入テンプレートに書き込み、統合統計後の汚染場所デー
タとし、
位置決め条件中の検索項がデータ統計分析である場合時、まず特徴指標調整モジュール１
０５で処理されたｌｉｓｔ２中の内容が空の特徴データを削除し、ｌｉｓｔ１、ｌｉｓｔ
２、ｌｉｓｔ３中のデータを導入テンプレートに書き込み、統合統計後の汚染場所データ
とし、次にｌｉｓｔ１中の特徴データを一括統計分析し、一括統計データを得て、最後に
一括統計データを統合統計後の汚染場所データに統合して、統合統計後の汚染場所データ
を得て、
一括統計分析は、平均値、最大値と最小値、分散と標準差を求めることを含み、
導出モジュール１０８と、導出モジュール１０８は統合統計後の汚染場所データを導出す
るために使用され、導出モジュール１０８のデータ出力フォーマットは複数のワークシー
トを含むｅｘｃｅｌファイルである。
本実施例では、アーキテクチャ技術としてＪＦｒａｍｅを使用し、Ｊａｖａをプログラミ
ング言語として統合統計システムを実現する。ここで、Ｊａｖａはほとんどのプログラミ
ング言語に共通するいくつかの特徴を持ち、特にインターネットの分散環境のために設計
されている。ＪａｖａはＣ＋＋言語に似た形式や間隔を持っているが、Ｃ＋＋言語よりも
使いやすく、プログラミングの際にオブジェクト指向の方法を徹底的に採用している。
ＪＦｒａｍｅはコンピューター言語ＪａｖａのＧＵＩプログラムを指し、ＪＦｒａｍｅは
画面上のｗｉｎｄｏｗオブジェクトであり、図３に示すように、最大化、最小化、閉じる
ことができる。
本実施例では、一括統計分析は改善されたｍａｔｈ関数に基づいて実現され、具体的な改
善点は、ｍａｔｈ関数の入力パラメータをｓｔｒｅａｍフロー形式に変更することである
。その中で、ｍａｔｈ関数はコンピュータープログラミング言語の関数の一種であり、主
にデータ演算に適用されている。ｍａｔｈ関数はコンピュータープログラムの一部の問題
を解決するために適用され得る。
改善されたｍａｔｈ関数は以下を含み：
平均値の計算式：ｌｉｓｔ．ｓｔｒｅａｍ()．ｍａｐＴｏＤｏｕｂｌｅ(ＢｉｇＤｅｃｉ
ｍａｌ::ｄｏｕｂｌｅＶａｌｕｅ)．ａｖｅｒａｇｅ()．ｇｅｔＡｓＤｏｕｂｌｅ()、平
均値の計算式は入力パラメータを１組のデータ集合ｌｉｓｔとし、ｓｔｅａｍフローのｍ
ａｐｔｏＤｏｕｂｌｅの方法を用いて、データに対してｍａｐマッピングを行い、その後
ａｖｅｒａｇｅで平均値を求めるインタフェースを呼び出して直接に計算し、最後にｇｅ
ｔＡｓＤｏｕｂｌｅの方式で結果をｄｏｕｂｌｅタイプに直接に変換する。
ここで、ｌｉｓｔ．ｓｔｒｅａｍ()は集合をストリームに実装することを表し、ｍａｐＴ
ｏＤｏｕｂｌｅ()はデータに対してｍａｐマッピングを行うことを表し、ａｖｅｒａｇｅ
()は平均値を求めることを表す。
最大値と最小値の計算式：ｌｉｓｔ．ｓｔｒｅａｍ()．ｒｅｄｕｃｅ(ｌｉｓｔ．ｇｅｔ(
０), ＢｉｇＤｅｃｉｍａｌ::ｍａｘ)、最大値と最小値の計算式はｓｔｒｅａｍフローで
計算し、ｒｅｄｕｃｅ方法を呼び出して１組数の最大値と最小値を取得する。
ｍａｔｈ関数中の分散と標準差の計算方式：まず和を計算し、次に平均値を計算する方式
を用いて、分散と標準差を求める。
上記データ処理関数は従来のｍａｔｈ関数で最大値、最小値、平均値を求める方法と比較
すると、従来のｍａｔｈ関数はコードが優美ではないだけでなく、効率も低く、しかも少
量のデータしか処理できなく、上記関数はｓｔｒｅａｍフロー計算を結合して処理を行い
、マルチデータ同時処理による解きをサポートし、正解率が１００％に達し、計算速度を
極めて向上させ、マスデータ処理に適応し、效率も従来のｍａｔｈ関数の４倍以上になる
。同時に、コードが簡潔で、後期の機能拡張が便利である。
本実施例は、汚染場所の同一媒体のバッチデータに基づく統合統計システムであり、図１
に示すように、以下を含み：
テンプレートダウンロードモジュール１０１と、テンプレートダウンロードモジュール１
０１は汚染場所データの導入テンプレートを提供するために使用され、テンプレートダウ
ンロードモジュール１０１が提供する導入テンプレートのフォーマットは複数のワークシ
ート（例えばマイクロソフト社のｅｘｃｅｌ、以下ｅｘｃｅｌと略称する）を含むフォー
ムファイルである。
本実施例では、ｅｘｃｅｌファイル：Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ ＥｘｃｅｌはＷｉｎｄｏｗｓ
とＡｐｐｌｅ Ｍａｃｉｎｔｏｓｈオペレーティングシステムを使用するコンピューター
のためにＭｉｃｒｏｓｏｆｔが作成したスプレッドシートソフトウェアであり、ｅｘｃｅ
ｌファイルはＭｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｅｘｃｅｌフォーマット標準のスプレッドシートファ
イルである。ワークシート：ワークシートはｅｘｃｅｌファイル中のｓｈｅｅｔ部分であ
り、１つのｅｘｃｅｌファイルは複数のワークシートを含み得て、ワークシートはｅｘｃ
ｅｌファイルに依存している。
導入モジュール１０２と、導入モジュール１０２は導入テンプレートを介して汚染場所デ
ータを導入して一時保存データを得るために使用され、一時保存データは、特徴指標、特
徴指標に対応する特徴データを含み、一時保存データのフォーマットは複数のワークシー
トを含むｅｘｃｅｌファイルである。
本実施例では、特徴指標は汚染物の検出指標、検出限界、単位を含み、特徴データは汚染
物の検出濃度値を含み、汚染物はアセトン、２-プロパノール、酢酸ビニル、２-ブタノン
、酢酸エチル、４-メチル-２-ペンタノン、２-ヘキサノン、二硫化炭素、ベンゼン、トル
エン、エチルベンゼン、ｐ-ｍ-キシレン、スチレン、ｏ-キシレン、イソプロピルベンゼ
ン、ｍ-エチルトルエン、１,３,５-トリメチルベンゼン、ｏ-エチルトルエン、１,２,４-
トリメチルベンゼン、１２,３-トリメチルベンゼン、ｍ-ジエチルベンゼン、クロロジフ
ルオロメタンを含む。
データ記憶モジュール１０３と、データ記憶モジュール１０３は一時保存データを記憶す
るために使用され、一時保存データの記憶方式は、特徴指標と特徴データを対応して記憶
し、データ記憶モジュール１０３は３つのリストを介して一時保存データを記憶し、３つ
のｌｉｓｔはそれぞれｌｉｓｔ１、ｌｉｓｔ２、ｌｉｓｔ３であり、ｌｉｓｔ１は一時保
存データ中の特徴指標を記憶するために使用され、ｌｉｓｔ２は特徴指標に対応する特徴
データを記憶するために使用され、ｌｉｓｔ３は一時保存データ中のワークシートの名称
およびワークシート中の特徴指標を記憶するために使用され、、
特徴指標管理モジュール１０４と、特徴指標管理モジュール１０４は標準化特徴指標を決
定して与えるために使用され、特徴指標管理モジュール１０４は標準化特徴指標が記憶さ
れたｌｉｓｔ４を有し、標準化特徴指標は汚染場所の従業員によって決定されてｌｉｓｔ
４に導かれて書き込まれ、書き込む方式は、コンピュータープログラムによって書き込ま
れる。
特徴指標調整モジュール１０５と、特徴指標調整モジュール１０５はｌｉｓｔ１に記憶さ
れた特徴指標に対して重複・スペース削除操作を行い、重複・スペース削除特徴指標を得
て、Ｌｅｖｅｎｓｈｔｅｉｎ距離類似度アルゴリズムを編集して、重複・スペース削除特
徴指標と標準化特徴指標の２つを類似度指数計算し、計算した類似度指数に基づいて重複
・スペース削除特徴指標を更新、保持または削除し、
データ選択モジュール１０６と、データ選択モジュール１０６は検索欄を提供し、検索欄
を通じて検索項を選択するために使用され、検索欄は、未検出指標濾過、データ統計分析
という２つの検索項を含み、
データ計算モジュール１０７と、データ計算モジュール１０７はデータ選択モジュール１
０６が選択した検索項およびテンプレートのヘッダに導入された特徴指標の順序を統合し
て位置決め条件を得て、位置決め条件を通じて以下のように汚染場所データの集約統合、
一括統計分析を完成し：
位置決め条件中の検索項が未検出指標濾過である場合、まず特徴指標調整モジュール１０
５で処理されたｌｉｓｔ２中の内容が空の特徴データを削除し、次にｌｉｓｔ１、ｌｉｓ
ｔ２、ｌｉｓｔ３中のデータを導入テンプレートに書き込み、統合統計後の汚染場所デー
タとし、
位置決め条件中の検索項がデータ統計分析である場合時、まず特徴指標調整モジュール１
０５で処理されたｌｉｓｔ２中の内容が空の特徴データを削除し、ｌｉｓｔ１、ｌｉｓｔ
２、ｌｉｓｔ３中のデータを導入テンプレートに書き込み、統合統計後の汚染場所データ
とし、次にｌｉｓｔ１中の特徴データを一括統計分析し、一括統計データを得て、最後に
一括統計データを統合統計後の汚染場所データに統合して、統合統計後の汚染場所データ
を得て、
一括統計分析は、平均値、最大値と最小値、分散と標準差を求めることを含み、
導出モジュール１０８と、導出モジュール１０８は統合統計後の汚染場所データを導出す
るために使用され、導出モジュール１０８のデータ出力フォーマットは複数のワークシー
トを含むｅｘｃｅｌファイルである。
本実施例では、アーキテクチャ技術としてＪＦｒａｍｅを使用し、Ｊａｖａをプログラミ
ング言語として統合統計システムを実現する。ここで、Ｊａｖａはほとんどのプログラミ
ング言語に共通するいくつかの特徴を持ち、特にインターネットの分散環境のために設計
されている。ＪａｖａはＣ＋＋言語に似た形式や間隔を持っているが、Ｃ＋＋言語よりも
使いやすく、プログラミングの際にオブジェクト指向の方法を徹底的に採用している。
ＪＦｒａｍｅはコンピューター言語ＪａｖａのＧＵＩプログラムを指し、ＪＦｒａｍｅは
画面上のｗｉｎｄｏｗオブジェクトであり、図３に示すように、最大化、最小化、閉じる
ことができる。
本実施例では、一括統計分析は改善されたｍａｔｈ関数に基づいて実現され、具体的な改
善点は、ｍａｔｈ関数の入力パラメータをｓｔｒｅａｍフロー形式に変更することである
。その中で、ｍａｔｈ関数はコンピュータープログラミング言語の関数の一種であり、主
にデータ演算に適用されている。ｍａｔｈ関数はコンピュータープログラムの一部の問題
を解決するために適用され得る。
改善されたｍａｔｈ関数は以下を含み：
平均値の計算式：ｌｉｓｔ．ｓｔｒｅａｍ()．ｍａｐＴｏＤｏｕｂｌｅ(ＢｉｇＤｅｃｉ
ｍａｌ::ｄｏｕｂｌｅＶａｌｕｅ)．ａｖｅｒａｇｅ()．ｇｅｔＡｓＤｏｕｂｌｅ()、平
均値の計算式は入力パラメータを１組のデータ集合ｌｉｓｔとし、ｓｔｅａｍフローのｍ
ａｐｔｏＤｏｕｂｌｅの方法を用いて、データに対してｍａｐマッピングを行い、その後
ａｖｅｒａｇｅで平均値を求めるインタフェースを呼び出して直接に計算し、最後にｇｅ
ｔＡｓＤｏｕｂｌｅの方式で結果をｄｏｕｂｌｅタイプに直接に変換する。
ここで、ｌｉｓｔ．ｓｔｒｅａｍ()は集合をストリームに実装することを表し、ｍａｐＴ
ｏＤｏｕｂｌｅ()はデータに対してｍａｐマッピングを行うことを表し、ａｖｅｒａｇｅ
()は平均値を求めることを表す。
最大値と最小値の計算式：ｌｉｓｔ．ｓｔｒｅａｍ()．ｒｅｄｕｃｅ(ｌｉｓｔ．ｇｅｔ(
０), ＢｉｇＤｅｃｉｍａｌ::ｍａｘ)、最大値と最小値の計算式はｓｔｒｅａｍフローで
計算し、ｒｅｄｕｃｅ方法を呼び出して１組数の最大値と最小値を取得する。
ｍａｔｈ関数中の分散と標準差の計算方式：まず和を計算し、次に平均値を計算する方式
を用いて、分散と標準差を求める。
上記データ処理関数は従来のｍａｔｈ関数で最大値、最小値、平均値を求める方法と比較
すると、従来のｍａｔｈ関数はコードが優美ではないだけでなく、効率も低く、しかも少
量のデータしか処理できなく、上記関数はｓｔｒｅａｍフロー計算を結合して処理を行い
、マルチデータ同時処理による解きをサポートし、正解率が１００％に達し、計算速度を
極めて向上させ、マスデータ処理に適応し、效率も従来のｍａｔｈ関数の４倍以上になる
。同時に、コードが簡潔で、後期の機能拡張が便利である。
実施例２
本実施例は、実施例１の汚染場所の同一媒体のバッチデータに基づく統合統計システムに
基づく汚染場所の同一媒体のバッチデータに基づく統合統計方法を提供し、図２に示すよ
うに、以下のステップを含み：
Ｓ１、汚染場所データを統合統計システムに導入し、導入後の汚染場所データを前処理し
て対応するデータ構造に記憶し、汚染場所データは特徴指標および特徴指標に対応する特
徴データを含み、特徴指標は汚染物の検出指標、検出限界、単位を含み、かつ以下のステ
ップを含み：
Ｓ１-１、汚染場所データを統合統計システムに導入し、
情報処理装置では、テンプレートダウンロードモジュール１０１を通じて汚染場所データ
の導入テンプレートをダウンロードし、次に汚染場所データを汚染場所データ導入テンプ
レートに記入して、導入可能な汚染場所データを得て、導入モジュール１０２はファイル
出力ストリームを通じて導入可能な汚染場所データを読み取り、導入可能な汚染場所デー
タを再分布して一時保存データを得て、データ記憶モジュール１０３のさらなる処理を待
ち、再分布は行列変換、行統合、列統合であ、本実施例では、一時保存データをＨＳＳＦ
Ｗｏｒｋｂｏｏｋに保存し、
汚染場所データ導入テンプレートおよび一時保存データはいずれも複数のワークシートを
含むｅｘｃｅｌファイルであり、各ワークシートのヘッダは汚染場所データの特徴指標で
あり、各ヘッダのある列は特徴指標に対応する特徴データであり、
Ｓ１-２、前処理後の汚染場所データを記憶し：
情報処理装置では、データ記憶モジュール１０３はまずｌｉｓｔ１、ｌｉｓｔ２、ｌｉｓ
ｔ３という３つのｌｉｓｔを作成し、さらに一時保存データ中のワークシートの順序に従
って、各ワークシートの各行データを読み取り、各ワークシート中の特徴指標に対してス
ペース・重複削除操作を行ってｌｉｓｔ１に格納し、各ワークシート中の特徴指標に対応
する特徴データをｌｉｓｔ２に格納し、各ワークシートの名称およびワークシート中の特
徴指標をｌｉｓｔ３に格納する。
Ｓ２、特徴指標識別および更新：
情報処理装置では、特徴指標管理モジュール１０４によって標準化特徴指標を決定して特
定し、特徴指標調整モジュール１０５はまずステップＳ１で記憶された特徴指標に対して
重複・スペース削除操作を行って、重複・スペース削除特徴指標を得て、特徴指標調整モ
ジュール１０５はＬｅｖｅｎｓｈｔｅｉｎ距離類似度アルゴリズムを編集して、重複・ス
ペース削除特徴指標と標準化特徴指標の２つの類似度指数を計算し、計算した類似度指数
に基づいて重複・スペース削除特徴指標を更新、保持または削除し、以下の内容を含み：
両者の類似度指数が９０％を超え文字表現が一致している場合、重複・スペース削除特徴
指標を保持して決定後の特徴指標としてマークし、
両者の類似度指数が９０％を超え文字表現が一致していない場合、重複・スペース削除特
徴指標を標準化特徴指標に更新して決定後の特徴指標としてマークし、
両者の類似度指数が９０％未満である場合、ステップＳ１で記憶した特徴指標も保持する
。
本実施例では、特徴指標管理モジュール１０４は標準化特徴指標が記憶されたｌｉｓｔ４
を有し、標準化特徴指標は汚染場所従業員によって決定されてｌｉｓｔ４に導かれて書き
込まれ、書き込む方式は、コンピュータープログラムによって書き込まれる。
類似度指数計算が終了した後、マークしていない特徴指標および特徴指標に対応する特徴
データを削除し、
Ｓ３、汚染場所データの集約統合と一括統計分析：
情報処理装置では、データ選択モジュール１０６の検索欄を介して検索項を選択し、デー
タ選択モジュール１０６は検索項をデータ計算モジュール１０７に返信し、
位置決め条件中の検索項が未検出指標濾過である場合、まず特徴指標調整モジュール１０
５で処理したｌｉｓｔ２中の内容が空の特徴データを削除し、次にｌｉｓｔ１、ｌｉｓｔ
２、ｌｉｓｔ３中のデータを導入テンプレートに書き込み、統合統計後の汚染場所データ
とし、
位置決め条件中の検索項がデータ統計分析である場合、まず特徴指標調整モジュール１０
５で処理したｌｉｓｔ２中の内容が空の特徴データを削除し、ｌｉｓｔ１、ｌｉｓｔ２、
ｌｉｓｔ３中のデータを導入テンプレートに書き込み、統合統計後の汚染場所データとし
、次にｌｉｓｔ１中の特徴データを一括統計分析して一括統計データを得て、最後に一括
統計データを統合統計後の汚染場所データに統合して統合統計後の汚染場所データを得て
、
ここで、一括統計分析は平均値、最大値と最小値、分散と標準差を求めることを含む。
Ｓ４、出力統合統計後の汚染場所データ：
情報処理装置では、導出モジュール１０８によって統合統計後の汚染場所データを出力し
、統合統計後の汚染場所データのフォーマットはｅｘｃｅｌファイルである。
本実施例は、実施例１の汚染場所の同一媒体のバッチデータに基づく統合統計システムに
基づく汚染場所の同一媒体のバッチデータに基づく統合統計方法を提供し、図２に示すよ
うに、以下のステップを含み：
Ｓ１、汚染場所データを統合統計システムに導入し、導入後の汚染場所データを前処理し
て対応するデータ構造に記憶し、汚染場所データは特徴指標および特徴指標に対応する特
徴データを含み、特徴指標は汚染物の検出指標、検出限界、単位を含み、かつ以下のステ
ップを含み：
Ｓ１-１、汚染場所データを統合統計システムに導入し、
情報処理装置では、テンプレートダウンロードモジュール１０１を通じて汚染場所データ
の導入テンプレートをダウンロードし、次に汚染場所データを汚染場所データ導入テンプ
レートに記入して、導入可能な汚染場所データを得て、導入モジュール１０２はファイル
出力ストリームを通じて導入可能な汚染場所データを読み取り、導入可能な汚染場所デー
タを再分布して一時保存データを得て、データ記憶モジュール１０３のさらなる処理を待
ち、再分布は行列変換、行統合、列統合であ、本実施例では、一時保存データをＨＳＳＦ
Ｗｏｒｋｂｏｏｋに保存し、
汚染場所データ導入テンプレートおよび一時保存データはいずれも複数のワークシートを
含むｅｘｃｅｌファイルであり、各ワークシートのヘッダは汚染場所データの特徴指標で
あり、各ヘッダのある列は特徴指標に対応する特徴データであり、
Ｓ１-２、前処理後の汚染場所データを記憶し：
情報処理装置では、データ記憶モジュール１０３はまずｌｉｓｔ１、ｌｉｓｔ２、ｌｉｓ
ｔ３という３つのｌｉｓｔを作成し、さらに一時保存データ中のワークシートの順序に従
って、各ワークシートの各行データを読み取り、各ワークシート中の特徴指標に対してス
ペース・重複削除操作を行ってｌｉｓｔ１に格納し、各ワークシート中の特徴指標に対応
する特徴データをｌｉｓｔ２に格納し、各ワークシートの名称およびワークシート中の特
徴指標をｌｉｓｔ３に格納する。
Ｓ２、特徴指標識別および更新：
情報処理装置では、特徴指標管理モジュール１０４によって標準化特徴指標を決定して特
定し、特徴指標調整モジュール１０５はまずステップＳ１で記憶された特徴指標に対して
重複・スペース削除操作を行って、重複・スペース削除特徴指標を得て、特徴指標調整モ
ジュール１０５はＬｅｖｅｎｓｈｔｅｉｎ距離類似度アルゴリズムを編集して、重複・ス
ペース削除特徴指標と標準化特徴指標の２つの類似度指数を計算し、計算した類似度指数
に基づいて重複・スペース削除特徴指標を更新、保持または削除し、以下の内容を含み：
両者の類似度指数が９０％を超え文字表現が一致している場合、重複・スペース削除特徴
指標を保持して決定後の特徴指標としてマークし、
両者の類似度指数が９０％を超え文字表現が一致していない場合、重複・スペース削除特
徴指標を標準化特徴指標に更新して決定後の特徴指標としてマークし、
両者の類似度指数が９０％未満である場合、ステップＳ１で記憶した特徴指標も保持する
。
本実施例では、特徴指標管理モジュール１０４は標準化特徴指標が記憶されたｌｉｓｔ４
を有し、標準化特徴指標は汚染場所従業員によって決定されてｌｉｓｔ４に導かれて書き
込まれ、書き込む方式は、コンピュータープログラムによって書き込まれる。
類似度指数計算が終了した後、マークしていない特徴指標および特徴指標に対応する特徴
データを削除し、
Ｓ３、汚染場所データの集約統合と一括統計分析：
情報処理装置では、データ選択モジュール１０６の検索欄を介して検索項を選択し、デー
タ選択モジュール１０６は検索項をデータ計算モジュール１０７に返信し、
位置決め条件中の検索項が未検出指標濾過である場合、まず特徴指標調整モジュール１０
５で処理したｌｉｓｔ２中の内容が空の特徴データを削除し、次にｌｉｓｔ１、ｌｉｓｔ
２、ｌｉｓｔ３中のデータを導入テンプレートに書き込み、統合統計後の汚染場所データ
とし、
位置決め条件中の検索項がデータ統計分析である場合、まず特徴指標調整モジュール１０
５で処理したｌｉｓｔ２中の内容が空の特徴データを削除し、ｌｉｓｔ１、ｌｉｓｔ２、
ｌｉｓｔ３中のデータを導入テンプレートに書き込み、統合統計後の汚染場所データとし
、次にｌｉｓｔ１中の特徴データを一括統計分析して一括統計データを得て、最後に一括
統計データを統合統計後の汚染場所データに統合して統合統計後の汚染場所データを得て
、
ここで、一括統計分析は平均値、最大値と最小値、分散と標準差を求めることを含む。
Ｓ４、出力統合統計後の汚染場所データ：
情報処理装置では、導出モジュール１０８によって統合統計後の汚染場所データを出力し
、統合統計後の汚染場所データのフォーマットはｅｘｃｅｌファイルである。
Claims (6)
- テンプレートダウンロードモジュール（１０１）と、
前記テンプレートダウンロードモジュール（１０１）は汚染場所データの導入テンプレ
ートを提供するために使用され、テンプレートダウンロードモジュール（１０１）が提供
する導入テンプレートのフォーマットは複数のワークシートを含むフォームファイルであ
り、
導入モジュール（１０２）と、
前記導入モジュール（１０２）は前記導入テンプレートを介して汚染場所データを導入
して一時保存データを得るために使用され、前記一時保存データは、特徴指標、特徴指標
に対応する特徴データを含み、前記一時保存データのフォーマットは複数のワークシート
を含むフォームファイルであり、
データ記憶モジュール（１０３）と、
前記データ記憶モジュール（１０３）は前記一時保存データを記憶するために使用され
、前記一時保存データの記憶方式は、特徴指標と特徴データを対応して記憶し、データ記
憶モジュール（１０３）は３つのリストを介して一時保存データを記憶し、前記３つのリ
ストはそれぞれリスト１、リスト２、リスト３であり、前記リスト１は一時保存データ中
の特徴指標を記憶するために使用され、前記リスト２は特徴指標に対応する特徴データを
記憶するために使用され、前記リスト３は一時保存データ中のワークシートの名称および
ワークシート中の特徴指標を記憶するために使用され、
特徴指標管理モジュール（１０４）と、
前記特徴指標管理モジュール（１０４）は標準化特徴指標を決定して与えるために使用
され、前記特徴指標管理モジュール（１０４）はリスト４と命名されたリストを有し、前
記リスト４は標準化特徴指標を記憶し、
特徴指標調整モジュール（１０５）と、
前記特徴指標調整モジュール（１０５）はｌｉｓｔ１に記憶された特徴指標に対して重
複・スペース削除操作を行い、重複・スペース削除特徴指標を得て、次に距離類似度アル
ゴリズムを編集して、前記重複・スペース削除特徴指標と前記標準化特徴指標の２つを類
似度指数計算し、計算した類似度指数に基づいて重複・スペース削除特徴指標を更新、保
持または削除し、
データ選択モジュール（１０６）と、
前記データ選択モジュール（１０６）は検索欄を提供し、検索欄を通じて検索項を選択
するために使用され、前記検索欄は、未検出指標濾過、データ統計分析という２つの検索
項を含み、
データ計算モジュール（１０７）と、
前記データ計算モジュール（１０７）は前記データ選択モジュール（１０６）が選択し
た検索項およびテンプレートのヘッダに導入された特徴指標の順序を統合して位置決め条
件を得て、位置決め条件を通じて以下のように汚染場所データの集約統合、一括統計分析
を完成し：
位置決め条件中の検索項が未検出指標濾過である場合、まず特徴指標調整モジュール（１
０５）で処理されたリスト２中の内容が空の特徴データを削除し、次にリスト１、リスト
２、リスト３中のデータを導入テンプレートに書き込み、統合統計後の汚染場所データと
し、
位置決め条件中の検索項がデータ統計分析である場合、まず特徴指標調整モジュール（１
０５）で処理されたリスト２中の内容が空の特徴データを削除し、リスト１、リスト２、
リスト３中のデータを導入テンプレートに書き込み、統合統計後の汚染場所データとし、
次にリスト１中の特徴データを一括統計分析して、一括統計データを得て、最後に前記一
括統計データを統合統計後の汚染場所データに統合して、統合統計後の汚染場所データを
得て、
そのうちに、一括統計分析は、平均値、最大値と最小値、分散と標準差を求めることを含
み、
導出モジュール（１０８）と、
前記導出モジュール（１０８）は統合統計後の汚染場所データを導出するために使用さ
れ、導出モジュール（１０８）のデータ出力フォーマットは複数のワークシートを含むフ
ォームファイルであり、
を含むことを特徴とする汚染場所の同一媒体のバッチデータに基づく統合統計システム。 - 請求項１に記載の汚染場所の同一媒体のバッチデータに基づく統合統計システムに基づく
汚染場所の同一媒体のバッチデータに基づく統合統計方法であって、
Ｓ１、汚染場所データを統合統計システムに導入し、導入後の汚染場所データを前処理し
て対応するデータ構造に記憶し、前記汚染場所データは特徴指標および前記特徴指標に対
応する特徴データを含み、特徴指標は汚染物の検出指標、検出限界、単位を含むステップ
と、
Ｓ２、特徴指標の識別および更新：
情報処理装置では、特徴指標管理モジュール（１０４）によって標準化特徴指標を決定し
て特定し、特徴指標調整モジュール（１０５）はまずステップＳ１で記憶された特徴指標
に対して重複・スペース削除操作を行って、重複・スペース削除特徴指標を得て、特徴指
標調整モジュール（１０５）は次に距離類似度アルゴリズムを編集して前記重複・スペー
ス削除特徴指標と前記標準化特徴指標の２つの類似度指数を計算し、計算した類似度指数
に基づいて重複・スペース削除特徴指標を更新、保持または削除するステップと、
Ｓ３、汚染場所データの集約統合と一括統計分析：
情報処理装置では、データ選択モジュール（１０６）の検索欄を介して検索項を選択し、
データ選択モジュール（１０６）は前記検索項をデータ計算モジュール（１０７）に返信
し、
位置決め条件中の検索項が未検出指標濾過である場合、まず特徴指標調整モジュール（１
０５）で処理したリスト２中の内容が空の特徴データを削除し、次にリスト１、リスト２
、リスト３中のデータを導入テンプレートに書き込み、統合統計後の汚染場所データとし
、
位置決め条件中の検索項がデータ統計分析である場合、まず特徴指標調整モジュール（１
０５）で処理したリスト２中の内容が空の特徴データを削除し、リスト１、リスト２、リ
スト３中のデータを導入テンプレートに書き込み、統合統計後の汚染場所データとし、次
にリスト１中の特徴データを一括統計分析して一括統計データを得て、最後に前記一括統
計データを統合統計後の汚染場所データに統合して統合統計後の汚染場所データを得て、
一括統計分析は平均値、最大値と最小値、分散と標準差を求めることを含むステップと、
Ｓ４、統合統計後の汚染場所データの出力：
情報処理装置では、導出モジュール（１０８）によって統合統計後の汚染場所データを出
力し、統合統計後の汚染場所データのフォーマットはフォームファイルであるステップと
、
を含むことを特徴とする汚染場所の同一媒体のバッチデータに基づく統合統計方法。 - 前記計算して得られた類似度指数に基づいて重複・スペース削除特徴指標を更新、保持ま
たは削除することは、
両者の類似度指数が９０％を超え文字表現が一致している場合、重複・スペース削除特徴
指標を保持して決定後の特徴指標としてマークし、
両者の類似度指数が９０％を超え文字表現が一致していない場合、重複・スペース削除特
徴指標を標準化特徴指標に更新して決定後の特徴指標としてマークし、
両者の類似度指数が９０％未満である場合、ステップＳ１で記憶した特徴指標も保持し、
類似度指数計算が終了した後、マークしていない特徴指標および特徴指標に対応する特徴
データを削除することを含む、
ことを特徴とする請求項２に記載の汚染場所の同一媒体のバッチデータに基づく統合統計
方法。 - 前記ステップＳ１は以下のステップを含み：
Ｓ１-１、汚染場所データを統合統計システムに導入し、
情報処理装置では、テンプレートダウンロードモジュール（１０１）を通じて汚染場所デ
ータの導入テンプレートをダウンロードし、次に汚染場所データを汚染場所データ導入テ
ンプレートに記入して、導入可能な汚染場所データを得て、導入モジュール（１０２）は
ファイル出力ストリームを通じて導入可能な汚染場所データを読み取り、導入可能な汚染
場所データを再分布して一時保存データを得て、データ記憶モジュール（１０３）のさら
なる処理を待ち、
前記汚染場所データ導入テンプレートおよび一時保存データはいずれも複数のワークシー
トを含むフォームファイルであり、各ワークシートのヘッダは汚染場所データの特徴指標
であり、各前記ヘッダのある列は前記特徴指標に対応する特徴データである、ことを特徴
とする請求項２に記載の汚染場所の同一媒体のバッチデータに基づく統合統計方法。 - 前記再分布は行列変換、行統合、列統合である、ことを特徴とする請求項４に記載の汚染
場所の同一媒体のバッチデータに基づく統合統計方法。 - 前記ステップＳ１は以下のステップをさらに含み：
Ｓ１-２、前処理後の汚染場所データを記憶し：
情報処理装置では、データ記憶モジュール（１０３）はまずリスト１、リスト２、リスト
３という３つのリストを作成し、さらに一時保存データ中のワークシートの順序に従って
、各ワークシートの各行データを読み取り、各ワークシート中の特徴指標に対してスペー
ス・重複削除操作を行ってリスト１に格納し、各ワークシート中の特徴指標に対応する特
徴データをリスト２に格納し、各ワークシートの名称およびワークシート中の特徴指標を
リスト３に格納する、ことを特徴とする請求項４に記載の汚染場所の同一媒体のバッチデ
ータに基づく統合統計方法。
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|---|---|---|---|
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|---|---|---|---|
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Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11224837A (ja) * | 1998-02-04 | 1999-08-17 | Sharp Corp | 処理装置の汚染管理システム |
| CN112163724A (zh) * | 2020-08-05 | 2021-01-01 | 宁夏无线互通信息技术有限公司 | 环境信息数据资源整合集成*** |
| JP2022526143A (ja) * | 2019-03-22 | 2022-05-23 | レール・リキード－ソシエテ・アノニム・プール・レテュード・エ・レクスプロワタシオン・デ・プロセデ・ジョルジュ・クロード | 水処理プラントにおける異常を検出する方法 |
| CN114996410A (zh) * | 2022-06-30 | 2022-09-02 | 济南市环境研究院(济南市黄河流域生态保护促进中心) | 一种关于环境数据资源自动整合及共享的方法 |
Family Cites Families (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105512336A (zh) * | 2015-12-29 | 2016-04-20 | 中国建设银行股份有限公司 | 一种基于Hadoop的海量数据处理方法和装置 |
| CN106407714A (zh) * | 2016-10-14 | 2017-02-15 | 珠海富鸿科技有限公司 | 基于calpuff***的大气污染评估方法及装置 |
| CN107577909B (zh) * | 2017-07-31 | 2020-09-01 | 武汉工程大学 | 一种环境空气质量监测大数据统计的优化方法 |
| CN107525907B (zh) * | 2017-10-16 | 2019-12-31 | 中国环境科学研究院 | 地下水污染监测网多目标优化方法 |
| CN112085241B (zh) * | 2019-06-12 | 2024-03-22 | 江苏汇环环保科技有限公司 | 一种基于机器学***台 |
| CN110297921A (zh) * | 2019-06-24 | 2019-10-01 | 南京邮电大学 | 一种基于大数据技术的大气污染物无人机溯源***及方法 |
| CN111367911B (zh) * | 2020-03-02 | 2023-05-09 | 上海市岩土地质研究院有限公司 | 一种场地环境数据分析方法及其*** |
| CN111651432B (zh) * | 2020-06-11 | 2024-04-23 | 中科山水(北京)科技信息有限公司 | 一种疑似污染场地时空信息识别方法 |
| CN112164136A (zh) * | 2020-09-14 | 2021-01-01 | 浙江省环境科技有限公司 | 一种基于三维地质模型的地下水智慧监管平台 |
| CN112347155B (zh) * | 2020-10-29 | 2023-11-21 | 南京大学 | 基于数据挖掘的场地污染特征因子识别和监测指标优化方法 |
| CN114356864A (zh) * | 2021-12-09 | 2022-04-15 | 浪潮云信息技术股份公司 | 国产环境下批量导入excel文件的方法及导入*** |
-
2022
- 2022-09-22 CN CN202211169793.0A patent/CN115495499B/zh active Active
-
2023
- 2023-03-29 JP JP2023052527A patent/JP7360000B1/ja active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11224837A (ja) * | 1998-02-04 | 1999-08-17 | Sharp Corp | 処理装置の汚染管理システム |
| JP2022526143A (ja) * | 2019-03-22 | 2022-05-23 | レール・リキード－ソシエテ・アノニム・プール・レテュード・エ・レクスプロワタシオン・デ・プロセデ・ジョルジュ・クロード | 水処理プラントにおける異常を検出する方法 |
| CN112163724A (zh) * | 2020-08-05 | 2021-01-01 | 宁夏无线互通信息技术有限公司 | 环境信息数据资源整合集成*** |
| CN114996410A (zh) * | 2022-06-30 | 2022-09-02 | 济南市环境研究院(济南市黄河流域生态保护促进中心) | 一种关于环境数据资源自动整合及共享的方法 |
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