本发明涉及数据处理，具体涉及基于多源数据分析的计划审查机器人智能管理方法及系统。
背景技术：
1、计划审查机器人是一种集成了多源数据分析、机器学习、自然语言处理等技术的智能系统，能够协助或代替人工完成复杂的计划审查工作。该系统通过收集、整合和分析来自不同数据源的信息，为决策者提供全面、准确的数据支持，同时利用智能算法自动执行审查任务，提高审查效率和准确性。
2、目前，在计划审查机器人在工作过程中，更多的侧重点是通过整合和分析多源数据，以提高计划审查的效率和准确性，缺少对于计划审查机器人在长时间处理过程中的性能监测，不能及时有效的实现对计划审查机器人进行状态识别，具有一定的风险性和局限性。
3、基于此，提出了基于多源数据分析的计划审查机器人智能管理方法及系统，以优化整个审查流程。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供基于多源数据分析的计划审查机器人智能管理方法及系统，在计划审查机器人的审查状态不好或不稳定时，在监测周期内计划审查机器人每次对文件的审查过程中的电子元器件的风险排查值（性能）进行获取，并将电子元器件的风险排查值拉长到整个监测周期，从而提高对电子元器件风险排查的精度，便于更好的对计划审查机器人的硬件管控，精准度高，以解决上述背景中问题。
2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
3、基于多源数据分析的计划审查机器人智能管理方法，包括以下步骤：
4、获取计划审查机器人在审查过程的审查状态数据；
5、其中，审查状态数据包括计划审查机器人对审查文件的审查外显析值、审查内因析值和审查外扰析值；
6、基于计划审查机器人的审查状态数据，获取计划审查机器人的审查状态值；
7、在监测周期内，将计划审查机器人的审查状态值与计划审查机器人的审查状态对比值进行分析处理，得到计划审查机器在监测周期内的审查状态信号；
8、审查状态信号包括计划审查机器人的一级状态信号、二级状态信号、三级状态信号和四级状态信号；
9、基于审查状态信号，对计划审查机器人在监测周期内的硬件状态进行监测识别，完成对硬件管控的可视化识别。
10、作为本发明进一步的方案：计划审查机器人的审查状态值的获取过程为：
11、将审查外显析值记为cw；
12、将审查内因析值记为cn；
13、将审查外扰析值记为cr;
14、通过公式计算得到计划审查机器人的审查状态值ci，其中，si为计划审查机器人的效能状态值。
15、作为本发明进一步的方案：审查外显析值的获取过程为：
16、获取计划审查机器人对审查文件开始审查时间至审查报告生成所用的时间，记为审查总时长；
17、将审查总时长与审查文件大小进行比值计算，得到计划审查机器人的审查外显析值；
18、审查内因析值的获取过程为：
19、获取计划审查机器人为审查文件的解析速度和对审查文件的压缩速度，将计划审查机器人对审查文件的解析速度和对审查文件的压缩速度求和取均值，得到审查文件的审查内因析值；
20、审查外扰析值的获取过程为：
21、将审查总时长划分为若干个时间子单元，在每个时间子单元内通过ping测试获取计划审查机器人在对审查文件进行审查时的网络延迟时间；
22、将所有时间子单元的网络延迟时间求和，得到审查总延迟时间；
23、将审查总延迟时间与审查文件大小进行比值计算，即得到审查文件的审查外扰析值。
24、作为本发明进一步的方案：计划审查机器人的效能状态值获取过程为：
25、获取计划审查机器人的容量有效比，记为sr;
26、获取计划审查机器人的最大吞吐量，记为st；
27、获取计划审查机器人的历史丢包率，记为sd；
28、通过公式计算得到计划审查机器人的效能状态值si，其中，a1、a2为预设比例系数。
29、作为本发明进一步的方案：获取监测周期前，计划审查机器人的审查状态对比值，记为c0；
30、获取监测周期内，计划审查机器人的审查状态值ci，i为计划审查机器人的审查次数；
31、遍历监测周期内计划审查机器人对所有审查文件的审查所得到的审查状态值，得到最大审查状态值cmax和最小审查状态值cmin；
32、若监测周期内最大审查状态值cmax≤审查状态对比值c0，生成计划审查机器人的四级状态信号；
33、若监测周期内最小审查状态值cmin＞审查状态对比值c0，生成计划审查机器人的一级状态信号；
34、若监测周期内最大审查状态值cmax＞审查状态对比值c0≥监测周期内最小审查状态值cmin，生成计划审查机器人的一级效验状态信号。
35、作为本发明进一步的方案：基于计划审查机器人的一级效验状态信号，获得监测周期内计划审查机器人的审查状态方差值，记为cf；
36、审查状态方差值cf≥审查状态方差阈值cy时，生成计划审查机器人的二级状态信号；
37、审查状态方差值cf＜审查状态方差阈值cy时，生成计划审查机器人的二级效验状态信号。
38、作为本发明进一步的方案：基于计划审查机器人的二级效验状态信号，对监测周期内计划审查机器人的审查状态值进行识别；
39、若监测周期内计划审查机器人的审查状态值ci呈线性连续减小，生成计划审查机器人的三级状态信号；
40、若监测周期内计划审查机器人的审查状态值ci呈线性连续增大，生成计划审查机器人的一级状态信号。
41、作为本发明进一步的方案：在监测周期内，对硬件状态监测识别包括：
42、获取计划审查机器人在审查文件时需监测的电子元器件；
43、将电子元器件所需监测的项目记为监测项；
44、将电子元器件中监测项的监测值不满足监测项监测值要求的监测项记为风险项；
45、对风险项进行处理，得到电子元器件的风险总值与风险项比；
46、将电子元器件的风险总值与风险项比乘积运行，得到电子元器件的风险排查值；
47、将同一电子元器件每次审查文件时所得到的风险排查值进行求和取均值，得到电子元器件在监测周期内的风险排查析值。
48、作为本发明进一步的方案：将计划审查机器人中所有需监测的电子元器件的风险排查析值进行整理，风险排查析值按大到小的顺序进行排序，得到对应电子元器件的风险级别并排查处理。
49、作为本发明进一步的方案：基于多源数据分析的计划审查机器人智能管理系统，包括：
50、数据解析模块，所述数据解析模块用于获取计划审查机器人在审查过程的审查状态数据，并将审查状态数据传送至云管控平台；
51、状态核定模块，所述状态核定模块接收云管控平台传送的审查状态数据，状态核定模块对审查状态数据进行处理，获取计划审查机器人的审查状态值，并将审查状态值发送至云管控平台；
52、多模态分析模块，所述多模态分析模块接收云管控平台传送的审查状态值，在监测周期内，多模态分析模块将计划审查机器人的审查状态值与计划审查机器人的审查状态对比值进行分析处理，得到计划审查机器在监测周期内的审查状态信号，并将审查状态信号传送至云管控平台；
53、审查状态信号包括计划审查机器人的一级状态信号、二级状态信号、三级状态信号和四级状态信号；
54、性能管控模块，所述性能管控模块接收云管控平台传送的审查状态信号，性能管控模块对计划审查机器人在监测周期内的硬件状态进行监测识别，完成对硬件管控的可视化识别。
55、本发明的有益效果：
56、本发明对计划审查机器人在对审查文件过程中的审查状态数据进行采集，即通过对计划审查机器人对审查文件的总时长、审查文件的解析速度、审查文件的压缩速度和审查文件审查时的网络延迟时间等维度进行处理，得到审查文件的审查外显析值、审查内因析值和审查外扰析值，根据审查文件的审查外显析值、审查内因析值和审查外扰析值计划审查机器人的审查状态值，从而实现从计划审查机器人在对审查文件处理的外部环境和内部因素等维度实现对计划审查机器人状态的识别，精准度高；
57、本发明将计划审查机器人在监测周期内多次的审查状态值与计划审查机器人的审查状态对比值进行比对处理，从而实现以审查状态对比值为基础，对计划审查机器人在监测周期内审查状态的识别，完成对监测周期内计划审查机器人审查性能的划分，便于根据计划审查机器人的多级别状态划分便于后续对计划审查机器人进行调整处理。
1.基于多源数据分析的计划审查机器人智能管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多源数据分析的计划审查机器人智能管理方法，其特征在于，计划审查机器人的审查状态值的获取过程为：
3.根据权利要求2所述的基于多源数据分析的计划审查机器人智能管理方法，其特征在于，审查外显析值的获取过程为：
4.根据权利要求2所述的基于多源数据分析的计划审查机器人智能管理方法，其特征在于，计划审查机器人的效能状态值获取过程为：
5.根据权利要求1所述的基于多源数据分析的计划审查机器人智能管理方法，其特征在于，获取监测周期前，计划审查机器人的审查状态对比值，记为c0；
6.根据权利要求5所述的基于多源数据分析的计划审查机器人智能管理方法，其特征在于，基于计划审查机器人的一级效验状态信号，获得监测周期内计划审查机器人的审查状态方差值，记为cf；
7.根据权利要求6所述的基于多源数据分析的计划审查机器人智能管理方法，其特征在于，基于计划审查机器人的二级效验状态信号，对监测周期内计划审查机器人的审查状态值进行识别；
8.根据权利要求1所述的基于多源数据分析的计划审查机器人智能管理方法，其特征在于，在监测周期内，对硬件状态监测识别包括：
9.根据权利要求8所述的基于多源数据分析的计划审查机器人智能管理方法，其特征在于，将计划审查机器人中所有需监测的电子元器件的风险排查析值进行整理，风险排查析值按大到小的顺序进行排序，得到对应电子元器件的风险级别并排查处理。
10.基于多源数据分析的计划审查机器人智能管理系统，其特征在于，包括：
