1.一种基于数据库的模拟仿真数据评估系统，其特征在于，所述系统包括：数据收集模块，用于从仿真环境中收集模拟仿真数据，模拟仿真数据包括多个仿真环境的输入参数、输出结果；

数据处理模块，用于对模拟仿真数据进行预处理，去除冗余数据，并将其转化为统一格式，得到仿真数据集；

特性分析模块，用于通过对仿真数据集进行分析，确定输入参数的分布特征、输出结果的变化趋势和环境信息的影响度，并对其进行归一化处理，得到特性数据集；

聚类划分模块，用于根据特性数据集，对仿真数据集进行聚类划分，并为其附加聚类标识，得到数据片段集；

数据分析模块，用于根据聚类标识，识别数据片段的仿真类型，并根据仿真类型提取数据片段的特征数据，得到特征数据集；

历史分析模块，用于根据仿真类型，从数据库中提取相同仿真类型的历史评估数据集，并根据特征数据集计算数据片段集和历史评估数据集的匹配度，确定历史评估规则；

评估标准模块，用于根据历史评估规则，提取历史评估范围，并通过特征数据集对其进行调整，得到评估标准范围；

数据评估模块，用于根据特征数据集，计算不同仿真类型的数据片段的评分值，并根据评估标准范围对其进行筛选，得到评估结果；

数据存储模块，用于根据评估结果，将达到评估标准的数据片段存储在数据库中；

所述影响度的计算公式为：

；

其中，为环境信息对仿真过程的影响度，为输入参数的索引， 为输入参数的总数，为第 个输入参数， 为第 个输入参数对环境信息的敏感度，为第 个输入参数与其对应的输出结果之间的映射程度， 为环境扰动函数，， 分别为输入参数和输出结

果，为输入参数的均值， 为输入参数的方差， 为指数函数，，为系数；

所述匹配度的计算公式为：

；

其中， 为第 种仿真类型的数据片段和历史评估数据集的匹配度，为仿真类型的索引，为特征维度的索引，为特征维度的总数， 为第 种仿真类型的第 个特征维度的权重， 为数据片段集中第 种仿真类型的第 个特征维度的标准差， 为数据片段集中第种仿真类型的第个特征维度的特征值， 为历史评估数据集中第 种仿真类型的第 个特征维度的特征值，为系数， 为指数函数， ；

所述评分值的计算公式为：

；

其中， 为第 种仿真类型的数据片段的评分值， 为第 种仿真类型的平均特征值，为指数函数， ， 为系数。

2.根据权利要求1所述的一种基于数据库的模拟仿真数据评估系统，其特征在于，通过对仿真数据集进行分析，确定输入参数的分布特征、输出结果的变化趋势和环境信息的影响度，并对其进行归一化处理，得到特性数据集，包括：根据仿真数据集，提取输入参数，并通过计算输入参数的均值、方差和平方差，确定输入参数的分布特征；

通过分析输出结果的趋势线拟合，识别输出结果的增长趋势、衰退趋势和周期性波动，确定输出结果的变化趋势；

通过分析输入参数及其对应的输出结果的相关性，确定输入参数与输出结果之间的映射程度；

根据映射程度，分析输出结果因环境信息所受到干扰，得到输入参数的敏感度；

根据敏感度，计算环境信息对仿真过程的影响度；

通过将分布特征、变化趋势和影响度进行归一化处理，统一格式，得到特性数据集。

3.根据权利要求2所述的一种基于数据库的模拟仿真数据评估系统，其特征在于，根据特性数据集，对仿真数据集进行聚类划分，并为其附加聚类标识，得到数据片段集，包括；

根据特性数据集，将仿真数据集分为 个簇，并随机选择其中 个仿真数据作为初始簇中心；

通过计算每个仿真数据到初始簇中心的距离，并将其分配给距离最近的初始簇中心，构成初始簇；

通过计算每个初始簇中所有仿真数据的平均值，将其更新为簇中心；

重复随机选择仿真数据作为初始簇中心和更新簇中心的步骤，当簇中心的变化范围小于预设变化值时，则仿真数据构成的簇即为最终簇。

4.根据权利要求3所述的一种基于数据库的模拟仿真数据评估系统，其特征在于，根据聚类标识，识别数据片段的仿真类型，包括：通过提取附有聚类标识的数据片段，并将其按照聚类标识进行分类，形成多个数据子集；

通过提取数据子集中所有数据片段的特性向量，得到该数据子集的特性向量集；

根据特性向量集，逐一计算其每个维度的特性均值和特性范围，得到特性维度集；

将数据子集的特性维度集与所有仿真类型的统计特性结果依次进行对比，分析其与各仿真类型统计特性结果的匹配程度，得到对比结果；

根据对比结果，将数据子集归类到匹配程度最高的仿真类型中，确定数据片段的仿真类型。

5.根据权利要求4所述的一种基于数据库的模拟仿真数据评估系统，其特征在于，根据仿真类型提取数据片段的特征数据，得到特征数据集，包括：根据特性维度集，分析数据片段不同特性维度间的相关性，得到维度关系：根据维度关系，剔除完全线性相关的维度，得到显著维度；

按照维度顺序对显著维度进行编号，得到特性维度清单；

将每个仿真类型的特性维度清单和特性维度集进行合并，得到特征数据集。

6.根据权利要求5所述的一种基于数据库的模拟仿真数据评估系统，其特征在于，根据特征数据集计算数据片段集和历史评估数据集的匹配度，确定历史评估规则，包括：根据特征数据集，提取不同特性维度的初始特征值，并对其进行归一化处理，消除量纲差异，得到特征值；

根据特征值，计算不同特性维度的特征值的方差，得到分类能力值；

根据分类能力值，确定不同特性维度提供的信息增量；

根据信息增量，确定不同特性维度对数据片段的贡献度，得到维度权重；

根据维度权重，计算数据片段集和历史评估数据集的匹配度。

7.根据权利要求6所述的一种基于数据库的模拟仿真数据评估系统，其特征在于，根据历史评估规则，提取历史评估范围，并通过特征数据集对其进行调整，得到评估标准范围，包括：根据历史评估规则，提取不同特性维度的均值和标准差，并按照仿真类型对其进行分组，得到历史评估范围；

根据特征数据集，确定数据片段中不同特性维度的均值和标准差，得到中心位置和分布范围；

根据中心位置和分布范围，分析数据片段与历史评估数据的差异，识别均值的偏移和标准差的变化，得到差异信息；

根据差异信息，对历史评估范围进行调整，当差异信息大于预设差异值时，则按照比例对历史评估范围进行调整；当差异信息不大于预设差异值时，则计算标准差的偏差幅度，并根据其对历史评估范围进行调整。