一种基于WMI技术与决策树分类算法的智能维修系统的制作方法

本发明涉及物联网领域，具体的涉及一种基于WMI技术与决策树分类算法的智能维修系统。

背景技术：

电脑配件作为最常见的办公设备，大量应用于企事业单位，由于应用广泛，电脑配件的维护不可避免，并且电脑配件的类型繁多、应用场合复制，产生的故障问题也各式各样，这都加大了对电脑配件修理的难度。

现行的电脑配件修理方式主要靠使用人员的经验和专业维修人员的修理，使用人员的维修能力差异性大，一般情况下不能够解决复杂问题；专业维修人员的维修费用偏高，且需要等待维修人员上门维修，尤其对于不需要专业的维修工具及技术的情况，十分不合适。

随着大数据与物联网时代的到来，数据量的增长速度越来越快，数据的来源日趋广泛。在这种情况下，更多的人趋于通过网络去获取问题的解决方案。借助于物联网，获取电脑配件维修的专业知识：利用物联网将各个终端设备与数据中心相连接搭建一个专业的数据分类与共享平台。用户通过物联网获取各种设备的运行信息，进而对其可能出现的问题给出及时的解决方案。

技术实现要素：

本发明为了解决上述提到的现行的电脑配件维修方式中，使用人员维护水平低下、专业维修人员的维护费用较多的缺点，提供了一种基于WMI技术与决策树分类算法的电脑配件智能维修系统，设置专用的服务器和数据库，用户通过网络访问服务器，以WMI(Windows Management Instrumentation)为核心组件，获取电脑配件的错误日志，分析得出对应的解决方案，便于用户快捷方便地处理电脑配件故障。

具体的，本发明提供一种基于WMI技术与决策树分类算法的智能维修系统，其包括客户端、控制端、日志服务器以及数据库服务器，所述客户端以及控制端分别通过互联网与所述日志服务器进行数据通讯，所述日志服务器与所述数据库服务器通讯连接；

所述客户端包括第一客户端以及第二客户端，所述第一客户端连接电脑配件并将自动获取的电脑配件错误信息通过互联网上传至所述日志服务器，所述第二客户端手动获取电脑配件错误信息并通过互联网上传至所述日志服务器；

所述控制端通过互联网访问所述日志服务器与所述数据库服务器，用于更新修改所述日志服务器、数据库服务器内容及配置；

所述日志服务器用于获取所述客户端发送的电脑配件错误信息，并提取有效错误信息传输至所述数据库服务器；

所述数据库服务器用于存储电脑配件的错误信息及解决方案，并且提供数据查询、修改接口。

优选地，所述第一客户端为能够直接连接电脑配件的计算机，所述第二客户端为不能够直接连接电脑配件的智能设备。

优选地，所述控制端为手机、平板电脑或其他智能设备。

优选地，所述电脑配件为打印机、复印件、传真机以及一体机。

优选地，所述第一客户端装有WMI插件，其客户端程序通过相关的设备操作API，能够直接获取与之连接的电脑配件信息。

优选地，所述第二客户端获取用户手动输入的电脑配件故障信息，并通过自身的WIFI网络以及移动网络上传故障信息。

优选的，所述数据库服务器为MongoDB数据库。

优选的，所述日志服务器能够根据电脑配件错误信息集合获得错误解决方案，并建立错误代码列表，将错误解决方案以及错误代码列表上传至数据库服务器，获得错误解决方案具体包括以下步骤：

利用余弦相似性算法衡量不同的文本信息间含义的差别，使用第一向量和第二向量来表示用户对电脑配件错误的不同描述方式，通过计算余弦值，从而把用户对电脑配件抽象的描述归一化为标准的错误属性集Err。

优选的，所述日志服务器能够根据电脑配件错误信息集合获得错误解决方案，并上传至数据库服务器，获得错误解决方案具体包括以下步骤：

建立决策树，在决策树中，每一个叶子节点都对应一个电脑配件的解决方案，非终节点包含属性测试条件，用以区分不同类别的电脑配件错误信息，采用ID3算法进行具体的决策树构建，每个非终节点属性的选择保证数据集的信息增益最高。

优选的，所述客户端能够获取所述日志服务器上传至数据库服务器的错误解决方案，当用户解决电脑配件故障后，将错误解决方案上传到所述日志服务器，所述日志服务器会自动生成维修日志文件。

优选的，本发明还提供一种电脑配件精准维修的方法，步骤如下：

S1、所述第一客户端通过WMI获取电脑配件的错误信息，或所述第二客户端通过用户手动输入获取电脑配件的错误信息；

S2、所述客户端通过连接互联网访问所述日志服务器，所述日志服务器通过语义分析计算，获取电脑配件错误信息集合；

S3、所述日志服务器根据获取的电脑配件错误信息集合，建立决策树，分析各种错误，并且访问数据服务器，获取相对应的错误解决方案；

S4、当用户解决电脑配件故障后，所述客户端将解决方案上传至所述日志服务器，所述日志服务器将生成对应的错误日志、错误解决方案以及错误代码列表，并存储至数据库服务器。

本发明提供的基于WMI技术与决策树分类算法的电脑配件智能维修系统，能够获取电脑错误信息，并将错误信息上传至服务器。错误信息经过数据去冗余、规范化等操作获取大量的电脑配件维修的专业知识，并以此搭建电脑配件维修领域的大数据平台，通过大数据平台以增量方式训练生成决策树系统，下次出现类似故障时能够直接使用，达到自动分析、学习、解决错误的良性循环，解决了重复学习维修的问题，节省了大量的人力物力。

另一方面，现有的电脑配件设备品牌多、结构类型差异大，造成电脑配件的错误信息多、维修方法繁杂，难以将这些维修方法进行归类整合，电脑配件使用者在电脑配件出现故障时，往往无法自己进行维修，本发明创造性的对传统行业信息进行数据挖掘，整合大数据资源，解决电脑配件容易出现故障而使用者无法修理的实际问题。

通过该系统可以将电脑终端配件融入物联网范畴，在统一的大数据平台上通过数据挖掘、机器学习的手段做出合理服务决策，进而很大程度上的取代传统上门维修的繁琐工作，使计算机对大数据平台的数据进行记录，形成可以重复利用的方案，用户能够直接调用配件维修方案，方便用户操作，简单，易懂，实现智能办公。

用户通过该系统，将各种电脑配件接入物联网，在统一的大数据平台上通过数据发掘、机器学习等方式做出合理的解决方案。在一般情况下，完全能够取代传统上门维修方式，将繁琐的维修过程变得省时省力，在及时解决故障的同时，免去专业维修的大量费用。

附图说明

图1为本发明的结构示意框图；

图2为决策树的模型示意图；

图3为电脑配件维修流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图以及具体实施方式对本发明的结构及工作原理做进一步解释：

具体的，本发明提供一种基于WMI技术与决策树分类算法的电脑配件智能维修系统，如图1所示，其包括客户端1及2、控制端3、日志服务器5以及数据库服务器4，客户端以及控制端3分别通过互联网与日志服务器5进行数据通讯，日志服务器5与数据库服务器4通讯连接。

客户端包括第一客户端1以及第二客户端2，所述第一客户端1连接电脑配件并将自动获取的电脑配件错误信息通过互联网上传至所述日志服务器5，所述第二客户端2手动获取电脑配件错误信息并通过互联网上传至所述日志服务器5；

所述控制端3通过互联网访问所述日志服务器5与所述数据库服务器4，用于更新修改所述日志服务器5、数据库服务器4内容及配置；

所述日志服务器5用于获取所述客户端发送的电脑配件错误信息，并提取有效错误信息传输至所述数据库服务器4；

所述数据库服务器4用于存储电脑配件的错误信息及解决方案，并且提供数据查询、修改接口。

优选地，所述第一客户端1为能够直接连接电脑配件的计算机，所述第二客户端2为不能够直接连接电脑配件的智能设备。具体实例中，第一客户端1为个人计算机等直接连接电脑配件的设备，客户端能够自动检测获取电脑配件的型号、配置，并获取电脑配件错误日志，上传至日志服务器5；第二客户端2为手机、平板电脑等不能连接电脑配件的设备，用户能够手动输入电脑配件的错误信息，并上传至日志服务器5。

优选地，所述控制端为电脑、手机、平板电脑或其他智能设备。电脑配件为打印机、复印件、传真机、一体机或其他智能设备。

优选地，所述第一客户端1通过WMI获取电脑配件的相关信息。对于不同配置、不同系统的客户端，不再需要不同的API接口，使用统一的WMI即能够获取电脑配件的相关信息。

优选的，所述数据库服务器4为MongoDB数据库。MongoDB是一个跨平台的，面向文档的数据库，提供高性能，高可用性和可扩展性方便，所述数据库服务器4不再局限于特定的硬件及系统，移植性和拓展性高，并且MongoDB为非关系型数据库，开发人员编写、升级数据库时，更加方便、快捷。

优选的，所述日志服务器5能够进行错误信息的语义分析计算，将从客户端获取的错误信息转化为标准的错误数据集合，获取电脑配件错误信息集合，语义分析计算的具体算法为：

利用余弦相似性算法衡量不同的文本信息间含义的差别，使用第一向量和第二向量来表示用户对电脑配件错误的不同描述方式，通过计算余弦值，从而把用户对电脑配件抽象的描述归一化为标准的错误属性集Err。

优选的，所述日志服务器5能够根据电脑配件错误信息集合获得错误解决方案，并上传至数据库服务器4，获得错误解决方案具体包括以下步骤：

建立决策树，在决策树中，每一个叶子节点都对应一个电脑配件的解决方案，非终节点包含属性测试条件，用以区分不同类别的电脑配件错误信息，采用ID3算法进行具体的决策树构建，每个非终节点属性的选择保证数据集的信息增益最高。决策树如图2所示。

优选的，所述客户端能够获取所述日志服务器5上传至数据库服务器4的错误解决方案，当用户解决电脑配件故障后，将错误解决方案上传到所述日志服务器5，所述日志服务器5会自动生成维修日志文件。

优选的，本发明还提供一种电脑配件精准维修的方法，如图3所示，步骤如下：

S1、所述第一客户端1通过WMI获取电脑配件的错误信息，或所述第二客户端2通过用户手动输入获取电脑配件的错误信息；

S2、所述客户端通过连接互联网访问所述日志服务器5，所述日志服务器5通过语义分析计算，获取电脑配件错误信息集合；

S3、所述日志服务器5根据获取的电脑配件错误信息集合，建立决策树，分析各种错误，并且访问数据服务器，获取相对应的错误解决方案；

S4、当用户解决电脑配件故障后，所述客户端将解决方案上传至所述日志服务器5，所述日志服务器5将生成对应的错误日志及日志解决方案，并存储至数据库服务器4。

本发明提供一种基于WMI技术与决策树分类算法的电脑配件智能维修系统，应用程序利用WMI技术直接获取电脑配件的错误信息，或用户手动输入错误信息，客户端通过互联网访问服务器，服务器通过决策树算法，准确获取错误的解决方案，并反馈给客户端；同时用户解决电脑配件故障后，服务器自动生成维修日志文件，更下次维修使用，为电脑配件的维护提供了精准的解决方案，同时节省了大量费用。

在具体实施方式中，客户端可以包含用户客户端以及维修公司客户端，用户客户端更多的访问错误原因、解决方案以及是否需换配件等与用户使用电脑配件等相关的维修问题。而维修公司客户端更多的访问突出解决方案，其更加注重与用户的沟通及解决问题的方案，例如是否可远程解决，如需上门如何维修，需更换配件名称，如何拆机，是否能解决问题等。

通过该系统可以将电脑终端配件融入物联网范畴，在统一的大数据平台上通过数据挖掘、机器学习的手段做出合理服务决策，进而很大程度上的取代传统上门维修的繁琐工作，使计算机对大数据平台的数据进行记录，形成可以重复利用的方案，用户能够直接调用配件维修方案，方便用户操作，简单，易懂，实现智能办公。

用户通过该系统，将各种电脑配件接入物联网，在统一的大数据平台上通过数据发掘、机器学习等方式做出合理的解决方案。在一般情况下，完全能够取代传统上门维修方式，将繁琐的维修过程变得省时省力，在及时解决故障的同时，免去专业维修的大量费用。

最后应说明的是：以上所述的各实施例仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或全部技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。