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申请/专利权人：青岛市胶州中心医院

摘要：本发明涉及档案数据管理技术领域，尤其涉及一种基于数字化的档案信息数据管理方法。所述方法包括以下步骤：对档案信息数据进行检索优先权赋予并进行查询状态响应识别，得到查询状态响应数据；其中查询状态响应数据包括查询负荷状态数据和查询宕机状态数据；对查询负荷状态数据进行查询负荷优化策略设计，得到查询负荷优化策略；对查询宕机状态数据进行因素交互效应分析，得到宕机因素交互效应数据；根据查询负荷优化策略和宕机因素交互效应数据进行分布式缓存数据库节点构建并进行数据云平台，以执行数字化的档案信息数据管理。本发明通过对档案数据管理技术的优化处理使得档案管理更加完善。

主权项：1.一种基于数字化的档案信息数据管理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取档案信息数据；对档案信息数据进行查阅权限检索，得到档案信息查阅权限数据；根据档案信息查阅权限数据对档案信息数据进行检索优先权赋予，得到档案信息检索优先权数据；步骤S2：根据档案信息检索优先权数据进行数据关联处理，得到档案信息索引关联数据；利用缓存数据库对档案信息索引关联数据进行数据缓存处理，得到档案信息缓存数据库；利用预设的查询状态响应模型对档案信息缓存数据库进行查询状态响应识别，得到查询状态响应数据；其中查询状态响应数据包括查询负荷状态数据和查询宕机状态数据；步骤S3：对查询负荷状态数据进行负荷时序波动分析，得到查询负荷时序波动数据；根据查询负荷时序波动数据进行查询性能释放上限计算，得到查询性能释放上限数据；根据查询性能释放上限数据进行查询负荷优化策略设计，得到查询负荷优化策略；其中，步骤S3包括：步骤S31：对查询负荷状态数据进行负荷时序波动分析，得到查询负荷时序波动数据；步骤S32：根据查询负荷时序波动数据进行非线性负荷极值区间计算，得到非线性负荷极值区间；步骤S33：根据非线性负荷极值区间以及查询负荷时序波动数据进行查询性能释放上限计算，得到查询性能释放上限数据；其中，步骤S33包括：步骤S331：根据非线性负荷极值区间对查询负荷时序波动数据进行非线性负荷波动分段处理，得到非线性负荷波动分段数据；步骤S332：对非线性负荷波动分段数据进行分段均差计算，得到负荷波动分段均差数据；步骤S333：根据负荷波动分段均差数据进行资源利用率评估，得到分段负荷资源利用率数据；步骤S334：利用LSTM技术对分段负荷资源利用率数据进行资源利用率深度学习，得到资源利用率深度学习数据；步骤S335：根据资源利用率深度学习数据以及分段负荷资源利用率数据进行查询性能释放上限计算，得到查询性能释放上限数据；步骤S34：根据查询性能释放上限数据进行查询负荷优化策略设计，得到查询负荷优化策略；步骤S4：对查询宕机状态数据进行宕机状态码提取，得到宕机状态码数据；根据宕机状态码数据进行相似宕机随机事件分析，得到相似宕机随机事件数据；根据相似宕机随机事件数据进行因素交互效应分析，得到宕机因素交互效应数据；其中，步骤S4包括：步骤S41：对查询宕机状态数据进行宕机状态码提取，得到宕机状态码数据；步骤S42：根据宕机状态码数据进行宕机因素识别，得到宕机因素识别数据；步骤S43：根据宕机状态码数据以及宕机因素识别数据进行相似宕机随机事件分析，得到相似宕机随机事件数据；步骤S44：根据宕机因素识别数据对相似宕机随机事件数据进行因素交互效应分析，得到宕机因素交互效应数据；其中，步骤S44包括：步骤S441：对宕机因素识别数据进行因素交互矩阵构建，得到宕机因素交互矩阵；步骤S442：根据宕机因素交互矩阵对相似宕机随机事件数据进行宕机随机事件因素交互指数计算，得到宕机随机事件因素交互指数；步骤S443：根据宕机随机事件因素交互指数以及宕机因素交互矩阵对相似宕机随机事件数据进行宕机随机事件交互复杂度评估，得到宕机随机事件交互复杂度数据；步骤S444：根据宕机随机事件交互复杂度数据以及宕机随机事件因素交互指数进行因素交互效应分析，得到宕机因素交互效应数据；步骤S5：根据查询负荷优化策略和宕机因素交互效应数据对档案信息缓存数据库进行分布式缓存数据库节点构建，得到分布式缓存数据库节点；将分布式缓存数据库节点发送至数据云平台，以执行数字化的档案信息数据管理。

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百度查询： 青岛市胶州中心医院 一种基于数字化的档案信息数据管理方法