专利摘要
本申请公开了一种数据修复处理方法及装置，方法包括：在采集到的传感器数据中添加首尾验证信息；在当前传感器数据的首部标识与上一条传感器数据的尾部标识不一致，或者根据校验信息校验得到的当前传感器数据的总长度与长度阈值不一致时，在补抄失败的情况下得到缺失传感器数据；根据预置位运算的方式对缺失传感器数据进行缺失位校验，得到缺失传感器数据的所有缺失位，缺失位包括对应的缺失时刻；计算缺失时刻相关的修复参数；根据修复参数和预置修复公式计算缺失位的目标传感器数据，并进行修复操作。本申请解决了现有数据修复处理技术对数据之间的联系缺乏针对性分析，导致数据的修复乃至集成的效率和安全性较低的技术问题。
权利要求
1.一种数据修复处理方法，其特征在于，包括：
在采集到的传感器数据中添加首尾验证信息，所述首尾验证信息包括：首部标识、尾部标识和校验信息；
在当前传感器数据的所述首部标识与上一条传感器数据的所述尾部标识不一致，或者根据所述校验信息校验得到的所述当前传感器数据的总长度与长度阈值不一致时，在补抄失败的情况下得到缺失传感器数据；
根据预置位运算的方式对所述缺失传感器数据进行缺失位校验，得到所述缺失传感器数据的所有缺失位，所述缺失位包括对应的缺失时刻；
计算所述缺失时刻相关的修复参数，所述修复参数包括历史数据参数、实时变化参数和同族关联参数；
根据所述修复参数和预置修复公式计算所述缺失位的目标传感器数据，并进行修复操作。
2.根据权利要求1所述的数据修复处理方法，其特征在于，所述在补抄失败的情况下得到缺失传感器数据，具体过程为：
根据补抄请求对所述缺失传感器数据进行填补判断操作；
在补抄次数大于预置次数时，则判定补抄失败，得到所述缺失传感器数据。
3.根据权利要求1所述的数据修复处理方法，其特征在于，所述历史数据参数的计算过程为：
获取所述缺失时刻的所述传感器数据对应的目标传感器的历史数据；
根据所述历史数据、预置变化公式和预置距离平方和最小原则计算所述历史数据参数，所述预置变化公式用于描述所述传感器数据随时间的变化规律。
4.根据权利要求3所述的数据修复处理方法，其特征在于，所述实时变化参数的计算过程为：
根据所述缺失时刻的前预置时间内预置数量的所述历史数据计算得到所述实时变化参数。
5.根据权利要求4所述的数据修复处理方法，其特征在于，所述同族关联参数的计算过程为：
根据同一线路上传感器的所述历史数据计算所述同族关联参数。
6.一种数据修复处理装置，其特征在于，包括：
标识模块，用于在采集到的传感器数据中添加首尾验证信息，所述首尾验证信息包括：首部标识、尾部标识和校验信息；
校验模块，用于在当前传感器数据的所述首部标识与上一条传感器数据的所述尾部标识不一致，或者根据所述校验信息校验得到的所述当前传感器数据的总长度与长度阈值不一致时，在补抄失败的情况下得到缺失传感器数据；
缺失定位模块，用于根据预置位运算的方式对所述缺失传感器数据进行缺失位校验，得到所述缺失传感器数据的所有缺失位，所述缺失位包括对应的缺失时刻；
计算模块，用于计算所述缺失时刻相关的修复参数，所述修复参数包括历史数据参数、实时变化参数和同族关联参数；
修复模块，用于根据所述修复参数和预置修复公式计算所述缺失位的目标传感器数据，并进行修复操作。
7.根据权利要求6所述的数据修复处理装置，其特征在于，所述在补抄失败的情况下得到缺失传感器数据，具体过程为：
根据补抄请求对所述缺失传感器数据进行填补判断操作；
在补抄次数大于预置次数时，则判定补抄失败，得到所述缺失传感器数据。
8.根据权利要求6所述的数据修复处理装置，其特征在于，所述历史数据参数的计算过程为：
获取所述缺失时刻的所述传感器数据对应的目标传感器的历史数据；
根据所述历史数据、预置变化公式和预置距离平方和最小原则计算所述历史数据参数，所述预置变化公式用于描述所述传感器数据随时间的变化规律。
9.根据权利要求8所述的数据修复处理装置，其特征在于，所述实时变化参数的计算过程为：
根据所述缺失时刻的前预置时间内预置数量的所述历史数据计算得到所述实时变化参数。
10.根据权利要求9所述的数据修复处理装置，其特征在于，所述同族关联参数的计算过程为：
根据同一线路上传感器的所述历史数据计算所述同族关联参数。
说明书
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种数据修复处理方法及装置。
背景技术
电力物联网是围绕电力系统各环节，充分应用现代信息技术和通信技术，实现电力系统各环节万物互联、人机交互，具有状态全面感知、信息高效处理、应用便捷灵活特征的智慧服务系统。建设电力物联网经常需要对多系统数据进行集成。在数据集成时，容易出现因为数据源系统维护或宕机、网络故障、传感网络中断等导致部分数据无法实时集成，或网络传输丢包导致部分数据缺失。这时需要对不能正常采集的对象的数据进行标识，并在后续数据集成中对能够进行补抄的数据进行补抄，不能进行补抄的需要使用数据修复方法进行修复，这也是电力物联网数据融合处理的一项重要工作。
目前的电力物联网建设中往往需要集成大量不同类型的数据，传统的处理方法对数据的内在联系没有进行针对性分析，导致数据修复集成过程中的效率和安全性都比较低。
发明内容
本申请提供了一种数据修复处理方法及装置，用于解决现有数据修复处理技术对数据之间的联系缺乏针对性分析，导致数据的修复乃至集成的效率和安全性较低的技术问题。
有鉴于此，本申请第一方面提供了一种数据修复处理方法，包括：
在采集到的传感器数据中添加首尾验证信息，所述首尾验证信息包括：首部标识、尾部标识和校验信息；
在当前传感器数据的所述首部标识与上一条传感器数据的所述尾部标识不一致，或者根据所述校验信息校验得到的所述当前传感器数据的总长度与长度阈值不一致时，在补抄失败的情况下得到缺失传感器数据；
根据预置位运算的方式对所述缺失传感器数据进行缺失位校验，得到所述缺失传感器数据的所有缺失位，所述缺失位包括对应的缺失时刻；
计算所述缺失时刻相关的修复参数，所述修复参数包括历史数据参数、实时变化参数和同族关联参数；
根据所述修复参数和预置修复公式计算所述缺失位的目标传感器数据，并进行修复操作。
优选地，所述在补抄失败的情况下得到缺失传感器数据，具体过程为：
根据补抄请求对所述缺失传感器数据进行填补判断操作；
在补抄次数大于预置次数时，则判定补抄失败，得到所述缺失传感器数据。
优选地，所述历史数据参数的计算过程为：
获取所述缺失时刻的所述传感器数据对应的目标传感器的历史数据；
根据所述历史数据、预置变化公式和预置距离平方和最小原则计算所述历史数据参数，所述预置变化公式用于描述所述传感器数据随时间的变化规律。
优选地，所述实时变化参数的计算过程为：
根据所述缺失时刻的前预置时间内预置数量的所述历史数据计算得到所述实时变化参数。
优选地，所述同族关联参数的计算过程为：
根据同一线路上传感器的所述历史数据计算所述同族关联参数。
本申请第二方面提供了一种数据修复处理装置，包括：
标识模块，用于在采集到的传感器数据中添加首尾验证信息，所述首尾验证信息包括：首部标识、尾部标识和校验信息；
校验模块，用于在当前传感器数据的所述首部标识与上一条传感器数据的所述尾部标识不一致，或者根据所述校验信息校验得到的所述当前传感器数据的总长度与长度阈值不一致时，在补抄失败的情况下得到缺失传感器数据；
缺失定位模块，用于根据预置位运算的方式对所述缺失传感器数据进行缺失位校验，得到所述缺失传感器数据的所有缺失位，所述缺失位包括对应的缺失时刻；
计算模块，用于计算所述缺失时刻相关的修复参数，所述修复参数包括历史数据参数、实时变化参数和同族关联参数；
修复模块，用于根据所述修复参数和预置修复公式计算所述缺失位的目标传感器数据，并进行修复操作。
优选地，所述在补抄失败的情况下得到缺失传感器数据，具体过程为：
根据补抄请求对所述缺失传感器数据进行填补判断操作；
在补抄次数大于预置次数时，则判定补抄失败，得到所述缺失传感器数据。
优选地，所述历史数据参数的计算过程为：
获取所述缺失时刻的所述传感器数据对应的目标传感器的历史数据；
根据所述历史数据、预置变化公式和预置距离平方和最小原则计算所述历史数据参数，所述预置变化公式用于描述所述传感器数据随时间的变化规律。
优选地，所述实时变化参数的计算过程为：
根据所述缺失时刻的前预置时间内预置数量的所述历史数据计算得到所述实时变化参数。
优选地，所述同族关联参数的计算过程为：
根据同一线路上传感器的所述历史数据计算所述同族关联参数。
从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：
本申请中，提供了一种数据修复处理方法，包括：在采集到的传感器数据中添加首尾验证信息，首尾验证信息包括：首部标识、尾部标识和校验信息；在当前传感器数据的首部标识与上一条传感器数据的尾部标识不一致，或者根据校验信息校验得到的当前传感器数据的总长度与长度阈值不一致时，在补抄失败的情况下得到缺失传感器数据；根据预置位运算的方式对缺失传感器数据进行缺失位校验，得到缺失传感器数据的所有缺失位，缺失位包括对应的缺失时刻；计算缺失时刻相关的修复参数，修复参数包括历史数据参数、实时变化参数和同族关联参数；根据修复参数和预置修复公式计算缺失位的目标传感器数据，并进行修复操作。
本申请提供的数据修复处理方法，从几个不同的层面充分分析了数据之间的联系，首先是数据内部的周期性，也就是通过首部标识和尾部标识保持数据的时序性，当前传感器数据的首部标识和上一条传感器数据的尾部标识设置为一致；如果判断过程中出现不一致的情况，则说明数据存在缺失；其次是从一条数据的长度来整体化的判断数据的缺失，从一条数据的数量约束上分析数据，只要缺失就会到影响整体的长度；最后是对历史数据使用，数据之间存在很强的时序关联，充分利用这些历史数据计算得到的参数，获取缺失的传感器数据，既可靠又具有针对性。因此，本申请解决了现有数据修复处理技术对数据之间的联系缺乏针对性分析，导致数据的修复乃至集成的效率和安全性较低的技术问题。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种数据修复处理方法的一个流程示意图；
图2为本申请实施例提供的一种数据修复处理装置的一个结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
为了便于理解，请参阅图1，本申请提供的一种数据修复处理方法的实施例一，包括：
步骤101、在采集到的传感器数据中添加首尾验证信息，首尾验证信息包括：首部标识、尾部标识和校验信息。
需要说明的是，采集传感器数据是由数据采集网关完成的，采集到传感器数据后，数据采集网关会在传感器数据的头部和尾部添加标识，并且在数据内容中插入校验信息，准确来讲就是一个校验位，传感器数据的采集是存在时间周期的，每隔一个周期就获取一条传感器数据，因此，上条数据与下条数据之间存在时序性，所以每条传感器数据的首部标识都与上一条传感器数据的尾部标识设置为一致；这样便于验证周期一致性，而校验信息是代表数据长度的校验位，便于数据内容长度的校验，该标识是根据数据的递增而递增的规律；数据采集网关中会保存周期与标识之间的映射关系；将传感器数据转换为二进制数据，那么首部标识和尾部标识各包括4个字节int，校验信息占1个字节int；本实施例中的校验位根据数据内容的不同出现在数据中不同位置上，避免了仅在数据的头尾设置校验位，直接去除头尾的校验位就可以通过校验的弊端；当数据长度不够8个字节时，剩余的8-i个字节全部放在数据内容最后，具体的给传感器数据添加首尾验证信息如下表：
步骤102、在当前传感器数据的首部标识与上一条传感器数据的尾部标识不一致，或者根据校验信息校验得到的当前传感器数据的总长度与长度阈值不一致时，在补抄失败的情况下得到缺失传感器数据。
需要说明的是，验证当前传感器数据的首部标识与上一条传感器数据的尾部标识是否一致就是验证数据的周期一致性，是否在每一个周期后都能接收到相应的数据；如果传感器数据在某一个时间出现缺失，那么相应的首部标识和尾部标识就无法对应，所以可以通过这样的校验确定传感器数据是否是连续的，没有中断的；另外就是校验信息的校验，校验信息是描述数据长度的位标识，数据内容的实质长度应当是总数据长度减首部标识4个字节、尾部标识4个字节和校验信息1个字节，共9个字节后的长度，根据传感器数据的类型特点，可以设置传感器数据正常的长度阈值，当采集的传感器数据的实质数据内容长度为长度阈值时才说明数据无缺失，否则就是不可靠或者不完全可靠的数据；只要是两种验证中的一种验证没有通过，就需要数据采集网关补抄相应的数据，但是并非补抄都能补抄成功，在补抄仍然不成功的情况下就得到了本实施例中需要修复的缺失传感器数据。
步骤103、根据预置位运算的方式对缺失传感器数据进行缺失位校验，得到缺失传感器数据的所有缺失位，缺失位包括对应的缺失时刻。
需要说明的是，此处的位运算是将一条数据按照单个数据点分析，在一个周期中，一条传感器数据是由多个数据点组成，每个数据点占一个位，采用预置位运算的方式就可以判断缺失传感器数据中的具体缺失位，而这个缺失位对应有准确的缺失时刻。时间周期的不同数据点的缺失时刻也是不同的，有可能是分钟、小时或者一天；以一天采集一次传感器数据为例，4个字节int有32位，一个月的周期中最多31位，最高那位可以作为验证位，其他31位刚好可以作为每一天的数据点，通过位运算验证每一天的数据是否存在缺失，从而得到缺失位的具体位置和具体缺失时刻，即某一天；最高校验位可以校验本条传感器数据是否存在缺失情况，缺失则为1，没有缺失则置0，这一点在本实施例的自动修复过程中作用较小，但如果经过本实施例的修复后，操作人员需要手动修复时，这个校验位就可以准确帮助操作人员进行缺失定位。除了以天作为数据点的时刻，还可以根据分钟或者小时调整具体的int位表达方式，可以明确的是，都能够以位的形式进行位运算校验，得到具体的缺失位和对应的缺失时刻。
步骤104、计算缺失时刻相关的修复参数，修复参数包括历史数据参数、实时变化参数和同族关联参数。
需要说明的是，缺失时刻相关的修复参数其实是指缺失时刻前面的时间的数据经过计算得到的一些参数，通过历史数据进行计算分析，然后达到修复的目的，使得修复数据更加可靠；历史数据参数是指同一个传感器过去的数据，这个数据量较为庞大，可以根据数据随时间的变化得到这一参数，只要计算得到后，后续修复过程可以继续使用，不需要再计算；实时变化参数需要根据当前缺失时刻的前N个数据计算，且每次修复都需要重新计算这个值，也就是每次修复一个数据点都要重新计算一次该参数；同族关联参数是根据同一线路上传感器的历史数据计算得到的，同样需要大量的历史数据进行组合计算，该参数同样仅需要计算一次，后续可以直接延用。
步骤105、根据修复参数和预置修复公式计算缺失位的目标传感器数据，并进行修复操作。
需要说明的是，预置修复公式为：V＝RaVa+RbVb+RcVc，其中，Va、Vb和Vc分别是同族关联参数、历史数据参数和实时变化参数；Ra、Rb和Rc分别是Va、Vb和Vc对应的系数；根据参数和公式可以计算得到具体的目标传感器数据，用这个数据填补具体的缺失时刻的缺失数据，达到数据修复的目的。
本实施例提供的数据修复处理方法，从几个不同的层面充分分析了数据之间的联系，首先是数据内部的周期性，也就是通过首部标识和尾部标识保持数据的时序性，当前传感器数据的首部标识和上一条传感器数据的尾部标识设置为一致；如果判断过程中出现不一致的情况，则说明数据存在缺失；其次是从一条数据的长度来整体化的判断数据的缺失，从一条数据的数量约束上分析数据，只要缺失就会到影响整体的长度；最后是对历史数据使用，数据之间存在很强的时序关联，充分利用这些历史数据计算得到的参数，获取缺失的传感器数据，既可靠又具有针对性。因此，本实施例解决了现有数据修复处理技术对数据之间的联系缺乏针对性分析，导致数据的修复乃至集成的效率和安全性较低的技术问题。
进一步地，在补抄失败的情况下得到缺失传感器数据，具体过程为：
根据补抄请求对缺失传感器数据进行填补判断操作；
在补抄次数大于预置次数时，则判定补抄失败，得到缺失传感器数据。
需要说明的是，步骤102中的两种验证中只要一种验证没有通过，就需要通过补抄请求使数据采集网关补抄相应的数据，然后继续进行验证判断，即是否满足上述的两个一致性，若是还不能满足，就继续发送补抄请求，再验证判断；如此反复补抄判定达到预置次数时，说明数据采集网关中缺失该数据，无法补抄成功，在补抄仍然不成功的情况下就得到了本实施例中需要修复的缺失传感器数据；预置次数可以根据实际情况设定，本实施例中选择三次。
进一步地，历史数据参数的计算过程为：
获取缺失时刻的传感器数据对应的目标传感器的历史数据；
根据历史数据、预置变化公式和预置距离平方和最小原则计算历史数据参数，预置变化公式用于描述传感器数据随时间的变化规律。
需要说明的是，此处的历史数据的数量尽可能的多，可以取目标传感器j三年的传感器数据，按照农历划分为12个月份，即12组，Vi＝[[V101,V102,...,V130],[V201,V202,...,V230],...,[Vm01,Vm02,...,Vm30]]，m大于或者等于3，其中存在超过30天的月份，超过的取均值即可；若是不够30天，用所有值的均值对最后一天的值进行填补。预置变化公式为：V(y,m)＝α1r1(y)+α2r2(m)；其中，r1(y)为传感器j的历史数据随年份的变化，r2(m)为历史数据随月份的变化，α1和α2均为相关系数；寻找n个点与预置变化公式形成曲线V的距离L平方和最小，记作 求α1和α2，使得J(α1,α2)最小即可；由于获取的数据量是三年的，因此，V(y,m)存在方程的个数大于未知量的个数，也就是存在R＝[[r11,r12],[r21,r22],...,[rn1,rn2]]，其中n≥3，α＝[[α1],[α2]]，且V＝[[V1],[V2],...，[Vn]]，满足Rα＝V，R
进一步地，实时变化参数的计算过程为：
根据缺失时刻的前预置时间内预置数量的历史数据计算得到实时变化参数。
需要说明的是，具体的计算过程为：1)将传感器j在缺失时刻ti前预置时间内的n+3(n大于20)个历史数据划分为四组，Vjh1＝[Vj(i-n-3),Vj(i-n-2),Vj(i-n-1)，...,Vj(i-4)]；Vjh2＝[Vj(i-n-2),Vj(i-n-1),Vj(i-n)，...,Vj(i-3)]；Vjh3＝[Vj(i-n-1),Vj(i-n),Vj(i-n+1)，...,Vj(i-2)]；Vjh4＝[Vj(i-n),Vj(i-n+1),Vj(i-n+2)，...,Vj(i-1)]；其中，Vjh1、Vjh2和Vjh3表示历史数据的三个组，Vjh4用于具体计算，Vj(i-n)表示传感器j在 时刻的数据，其中，Cy为采集周期；2)假设Vji与前n个数据的关系系数为Rj＝[Rj1,Rj2,...,Rjn]，其中初始值由Vjh4中的值确定，具体为：Rjm＝(Vj(i-n+m-1)-avg(Vjh4))/Sj，其中m取值为1至n，avg(Vjh4)为Vjh4的平均值，Sj为Vjh4的方差；3)将关系系数Rj代入到计算公式中，公式为V'jh(i-3)＝Vj(i-n-3)*Rj1+...+Vj(i-4)*Rjn，求得Vjh1、Vjh2和Vjh3对应的V'jh(i-3)、V'jh(i-2)和V'jh(i-1)；4)求取p1＝Vj(i-3)/V'jh(i-3)、p2＝Vj(i-2)/V'jh(i-2)和p3＝Vj(i-1)/V'jh(i-1)；若|pk-1|＜0.05(k＝1、2、3)，则此时的系数即为可用系数，否则调整Rjm，同时调节Rj1的值向0靠近，Rjn的绝对值逐渐变大，速率为min(|Rjm|)/4，min(Rjm)为系数中不为0的最小值，在Rj1不为0的情况下重复步骤3)和4)，当Rj中的第一个系数为0时，则剔除该系数和对应的历史数据，继续重复步骤2)、3)、4)，同时该系数保持为0，即不相关状态，直到|pk-1|＜0.05(k＝1、2、3)，求符合条件的系数后，就可以根据历史数据和相关系数计算得到实时变化参数Vc＝Vj(i-n)*Rj1+…+Vj(i-1)*Rjn。
进一步地，同族关联参数的计算过程为：
根据同一线路上传感器的历史数据计算同族关联参数。
需要说明的是，此时的历史数据是指传感器j同一线路上其他的传感器的历史数据，传感器j与其他传感器之间的关系方程为：Vj＝a1V1+a2V2+…+aj-1Vj-1+aj+1Vj+1+…+anVn+an+1；其中n为同一线路上传感器的数量，且n≠j，代入m个历史数据，m＞n，可以得到如下方程组：
可以表示为V＝[[V11,V12,…,V1n,1],[V21,V22,…,V2n,1],…,[Vn1,Vn2,…,Vnn,1]]，(m,n≠j)；a＝[[a1],[a2],…,[an+1]]；Vj＝[[Vj1],[Vj2],…,[Vjm]]；具体的求解过程类似于历史数据参数的求解过程，最后可以得到a＝(V
需要说明的是，预置修复公式为：V＝RaVa+RbVb+RcVc，其中，Va、Vb和Vc分别是同族关联参数、历史数据参数和实时变化参数；Ra、Rb和Rc分别是Va、Vb和Vc对应的系数；具体的对应参数Ra、Rb和Rc都可以根据上述的各个公式和历史数据代入的方式求得，在此不再赘述。
为了便于理解，请参阅图2，本申请还提供了一种数据修复处理装置的实施例，包括：
标识模块201，用于在采集到的传感器数据中添加首尾验证信息，首尾验证信息包括：首部标识、尾部标识和校验信息；
校验模块202，用于在当前传感器数据的首部标识与上一条传感器数据的尾部标识不一致，或者根据校验信息校验得到的当前传感器数据的总长度与长度阈值不一致时，在补抄失败的情况下得到缺失传感器数据；
缺失定位模块203，用于根据预置位运算的方式对缺失传感器数据进行缺失位校验，得到缺失传感器数据的所有缺失位，缺失位包括对应的缺失时刻；
计算模块204，用于计算缺失时刻相关的修复参数，修复参数包括历史数据参数、实时变化参数和同族关联参数；
修复模块205，用于根据修复参数和预置修复公式计算缺失位的目标传感器数据，并进行修复操作。
进一步地，在补抄失败的情况下得到缺失传感器数据，具体过程为：
根据补抄请求对缺失传感器数据进行填补判断操作；
在补抄次数大于预置次数时，则判定补抄失败，得到缺失传感器数据。
进一步地，历史数据参数的计算过程为：
获取缺失时刻的传感器数据对应的目标传感器的历史数据；
根据历史数据、预置变化公式和预置距离平方和最小原则计算历史数据参数，预置变化公式用于描述传感器数据随时间的变化规律。
进一步地，实时变化参数的计算过程为：
根据缺失时刻的前预置时间内预置数量的历史数据计算得到实时变化参数。
进一步地，同族关联参数的计算过程为：
根据同一线路上传感器的历史数据计算同族关联参数。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以通过一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(英文全称：Read-OnlyMemory，英文缩写：ROM)、随机存取存储器(英文全称：Random Access Memory，英文缩写：RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。
一种数据修复处理方法及装置专利购买费用说明
Q：办理专利转让的流程及所需资料
A：专利权人变更需要办理著录项目变更手续，有代理机构的，变更手续应当由代理机构办理。
1：专利变更应当使用专利局统一制作的“著录项目变更申报书”提出。
2：按规定缴纳著录项目变更手续费。
3：同时提交相关证明文件原件。
4：专利权转移的，变更后的专利权人委托新专利代理机构的，应当提交变更后的全体专利申请人签字或者盖章的委托书。
Q:专利著录项目变更费用如何缴交
A：（1）直接到国家知识产权局受理大厅收费窗口缴纳,（2）通过代办处缴纳，（3）通过邮局或者银行汇款,更多缴纳方式
Q：专利转让变更，多久能出结果
A：著录项目变更请求书递交后，一般1-2个月左右就会收到通知，国家知识产权局会下达《转让手续合格通知书》。
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