本发明涉及信息校验，尤其涉及基于键盘皮套生命周期管理系统的信息校验方法和存储介质。
背景技术：
1、随着电子设备的普及，键盘皮套作为一种广泛应用的保护性配件，承担着防护、支撑及输入辅助等多重功能，然而，在其生命周期管理过程中，涉及到大量的数据收集与分析，包括使用频次、按键压力、环境温湿度及物理磨损等多维度数据的实时监测，这些数据不仅用于判断键盘皮套的使用状态，还需要通过算法进行处理，以确保信息的准确性和完整性，然而，现有的键盘皮套管理系统缺乏对多维度数据的综合分析和有效的异常检测机制，导致信息校验过程中容易出现误报或漏报，降低了系统的可靠性。
2、现有技术在面对键盘皮套使用过程中产生的多维度数据时，常常依赖单一维度或固定阈值来进行异常检测，无法充分考虑数据的动态变化和不同维度之间的关联性，这种方法不仅在复杂的使用环境下显得不够灵活，还容易导致阈值设定不准确，增加了误报的概率。因此，迫切需要一种能够利用自学习算法，并结合多维度数据相关性进行动态阈值调整和异常检测优化的方法，以提升信息校验的准确性和可靠性，从而解决现有技术中存在的技术难题。
技术实现思路
1、基于上述目的，本发明提供了基于键盘皮套生命周期管理系统的信息校验方法和存储介质。
2、基于键盘皮套生命周期管理系统的信息校验方法，包括以下步骤：
3、s1：采集键盘皮套的使用频次、压力数据、环境温湿度及物理磨损信息，并对所采集的数据进行去噪和时间同步处理；
4、s2：基于历史数据和s1采集的数据，应用机器学习算法设定自适应动态阈值，用于实时调整数据波动范围，以适应不同使用场景和用户行为；
5、s3：在动态阈值设定完成后，利用快速响应算法检测短期数据波动，并通过趋势分析识别长期趋势中的异常，从而区分瞬时波动和逐渐形成的趋势异常；
6、s4：当检测到异常时，基于使用频次、压力、环境温湿度及物理磨损数据的多维度数据进行交叉验证，判断异常是否真实存在；
7、s5：当s4确认为异常数据后，将生成异常报告，并通知系统管理员进行人工确认或处理；
8、s6：对经过确认的异常数据进行反馈，利用自学习算法更新动态阈值和检测策略。
9、可选的，所述s1具体包括：
10、s11：通过嵌入键盘按键下方的微型计数传感器实时记录每个按键的使用频次，所述传感器安装于键盘皮套的底部，并与每个按键直接接触，用于记录每次按压次数；
11、s12：利用嵌入在键盘皮套底部的压力传感器，实时监测每次按键按压时产生的压力数据；
12、s13：通过安装在键盘皮套内侧的温湿度传感器实时采集环境温湿度数据；
13、s14：利用嵌入键盘皮套表面的电阻传感器监测其磨损情况，所述电阻传感器通过检测皮套表面材料电阻值的变化来判断磨损程度；
14、s15：对所有采集的数据进行去噪处理，采用基于小波变换的去噪算法，对信号进行多尺度分解，并通过预设阈值对小波系数进行阈值化处理，从而滤除信号中的随机噪声；
15、s16：利用同步时钟信号对来自不同传感器的数据进行时间戳标记，确保每个数据点的时间一致性。
16、可选的，所述s2具体包括：
17、s21：基于s1采集的实时数据与系统中存储的历史数据，对键盘皮套的使用频次、压力数据、环境温湿度及物理磨损信息进行预处理；所述预处理包括数据去噪、缺失值补全及单位标准化，用于将不同来源和时间的数据统一为统一尺度；
18、s22：从历史数据和实时数据中提取预定特征，包括按键使用频次的变化趋势、按键压力的波动范围、环境温湿度的变化率及物理磨损速率，为机器学习算法提供有效的输入数据；
19、s23：基于提取的特征构建训练数据集，所述训练数据集由历史数据样本构成，样本涵盖不同使用场景下的典型数据，并标注相应的阈值范围；
20、s24：应用基于随机森林的机器学习算法对所构建的训练数据集进行学习，训练过程通过构建多个决策树，自动识别不同特征之间的复杂关系和特征权重，让最终构建的模型能够根据输入的特征数据，实时预测动态阈值，并适应数据波动与使用场景的变化；
21、s25：通过训练好的随机森林模型，根据实时输入的数据，生成并不断调整动态阈值。
22、可选的，所述s24具体包括：
23、s241：在随机森林算法中，构建多个决策树以学习输入特征与阈值之间的关系，每个决策树通过递归分裂输入数据集实现分裂；在每次分裂过程中，基于gini系数或信息增益最大化的准则选择最优的特征节点；
24、s242：计算特征的重要性，每个特征在不同决策树中的分裂贡献度通过信息增益或gini系数的减少量衡量；
25、s243：通过多棵决策树的构建，自动识别各个特征的重要性，所述特征的最终权重为每棵决策树中的特征重要性的平均值；
26、s244：通过构建的随机森林模型，在实时输入特征数据后，每棵决策树独立预测阈值；决策树的输出结果通过多数投票方法或平均值计算生成最终的动态阈值。
27、可选的，所述s3具体包括：
28、s31：在动态阈值设定完成后，利用快速响应算法对实时数据进行检测，所述快速响应算法基于滑动窗口机制，设定一个固定长度的时间窗口，对每个时间段内的数据进行分析；对于每个新到的数据点，将其与前一个时间窗口内的平均值进行比较，若满足，其中，为动态阈值，则判定为短期波动异常；
29、s32：通过趋势分析算法，识别长期数据中的趋势性变化；长期趋势的识别通过计算多个时间段内数据的加权平均值进行判断，公式为：，其中，为时刻的长期趋势值，为时刻的数据，为加权系数；通过分析趋势值的变化，当趋势值连续超过动态阈值时，判定为趋势性异常；
30、s33：若短期波动幅度超出设定阈值但波动时间短暂，且长期趋势未发生显著变化，则判定为瞬时波动；反之，若波动持续时间较长且伴随长期趋势的持续变化，则判断为趋势性异常。
31、可选的，所述s4具体包括：
32、s41：根据历史数据中每个维度的阈值范围，逐个对使用频次、压力、环境温湿度及物理磨损数据进行单一维度验证，判断每个维度的数据是否在合理范围内，若某一维度的数据超出其合理范围，则标记为可能异常；
33、s42：在单一维度验证的基础上，对多维度数据进行相关性分析，通过计算不同维度数据之间的相关性系数，来判断各维度数据是否存在异常关联；若多个维度的相关性系数显著偏离历史正常值时，则可能为真实异常；
34、s43：基于单一维度验证和多维度数据相关性分析结果，对不同维度数据进行交叉验证，通过综合使用频次、按键压力、环境温湿度及物理磨损数据的波动情况，判断各个维度的数据异常是否具有一致性；若多个维度的数据异常表现出强相关性且趋势一致，则系统判定异常为真实异常；否则为误报。
35、可选的，所述s43具体包括：
36、s431：对使用频次、按键压力、环境温湿度及物理磨损的不同维度的数据进行标准化处理；
37、s432：对于每个标准化后的数据，计算其在预定时间段内的波动幅度；
38、s433：计算所有维度数据的波动情况，分析各种维度的波动是否具有一致性；
39、s434：在波动一致性分析的基础上，结合s42中计算的各个维度之间的相关性进行加权处理，若某些维度之间的相关性较强，会对维度赋予更高的权重；
40、s435：在对多维度数据的波动幅度和相关性进行分析后进行综合判断，判断是否存在多维度一致的异常，若多个维度的波动高度一致且相关性较强，则将判定为真实异常；否则，将其视为误报。
41、可选的，所述s5具体包括：
42、s51：当s4确认某一数据为异常数据后，将自动生成异常报告，所述异常报告包括异常数据来源、触发条件、涉及的使用频次、按键压力、环境温湿度及物理磨损的多维度数据的异常分析结果，异常报告还会记录异常发生的时间、异常持续的时长以及涉及的相关历史数据；
43、s52：生成的异常报告将被自动存储在预设的异常记录数据库中，并关联与对应异常相关的历史数据及处理日志，其中每一条异常记录都会附带唯一标识符；
44、s53：将生成的异常报告实时推送给系统管理员；
45、s54：系统管理员在收到异常通知后，通过提供的交互界面，查看异常报告的详细内容，并根据报告中的数据分析结果进行人工确认，若管理员确认异常为误报，则通过系统取消警报；若异常为真实异常，则根据报告中提供的建议采取相应的处理措施。
46、可选的，所述s6具体包括：
47、s61：将经过系统管理员确认的异常数据将自动存储到异常数据库中，每条异常数据包含触发条件、异常类型、相关的多维度数据，以及阈值设定时的上下文数据，作为模型更新的基础样本；
48、s62：根据存储的异常数据，结合对应的历史正常数据，构建用于自学习算法的训练数据集，每个训练样本由多维度数据及其对应的异常判定结果组成；
49、s63：采用基于梯度提升决策树的自学习算法对构建的训练数据集进行训练，自学习算法通过分析异常数据中的多维度特征并优化模型中的决策树结构，让系统能够通过多轮训练逐步学习异常数据模式的变化，并根据训练结果自动调整动态阈值和检测策略。
50、本技术还提供一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的信息校验方法的步骤。
51、本发明的有益效果：
52、本发明，通过引入多维度数据的交叉验证和自学习算法，能够在键盘皮套的生命周期管理过程中，实现对使用频次、按键压力、环境温湿度及物理磨损等数据的全面分析，该方法能够根据实际使用环境的变化，动态调整检测阈值，确保系统能够及时、准确地捕捉到异常数据，有效降低误报和漏报的发生概率。
53、本发明，通过自学习算法的应用，使系统能够自动学习异常数据模式的变化，并逐步优化检测模型，每次异常确认后的反馈数据都用于不断改进模型，使得系统在长期运行中能够保持高效的异常检测性能，这一机制不仅提高了键盘皮套信息校验的精准度，还增强了系统的稳定性和自动化处理能力，从而大大延长了设备的有效生命周期管理。
1.基于键盘皮套生命周期管理系统的信息校验方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于键盘皮套生命周期管理系统的信息校验方法，其特征在于，所述s1具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于键盘皮套生命周期管理系统的信息校验方法，其特征在于，所述s2具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于键盘皮套生命周期管理系统的信息校验方法，其特征在于，所述s24具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于键盘皮套生命周期管理系统的信息校验方法，其特征在于，所述s3具体包括：
6.根据权利要求1所述的基于键盘皮套生命周期管理系统的信息校验方法，其特征在于，所述s4具体包括：
7.根据权利要求6所述的基于键盘皮套生命周期管理系统的信息校验方法，其特征在于，所述s43具体包括：
8.根据权利要求1所述的基于键盘皮套生命周期管理系统的信息校验方法，其特征在于，所述s5具体包括：
9.根据权利要求1所述的基于键盘皮套生命周期管理系统的信息校验方法，其特征在于，所述s6具体包括：
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-9任一项所述的信息校验方法的步骤。
