一种AI算法管理系统的制作方法

本发明涉及数据处理，具体涉及一种ai算法管理系统。

背景技术：

1、结合公开(公告)号：cn109997113a，开(公告)日：2019-07-09，公开的数据处理装置，包括：一个或多个互连的处理元件；每个处理元件被配置为执行程序任务的处理指令；每个处理元件被配置为在由该处理元件执行程序任务之后，保存与该程序任务有关的上下文数据；并且在恢复程序任务的执行时，加载由该处理元件或所述处理元件中的另一处理元件先前保存的上下文数据；每个处理元件具有相应的关联格式定义数据，以定义一组或多组数据项以包含在所述上下文数据中；所述装置包括格式选择电路，所述格式选择电路将每个所述处理元件的所述格式定义数据传送给所述处理元件中的其他处理元件，并且响应于每个所述处理元件的所述格式定义数据，确定一组公共数据项以包含在所述上下文数据中。以及

2、公开(公告)号：cn108735267a，公开(公告)日：2018-11-02，刚开的一种数据处理设备，该数据处理设备包括：至少一个存储器，被配置用于存储数据；处理电路，用于访问该至少一个存储器中的数据；存储器内置自测(mbist)电路，具有用于访问该至少一个存储器的接口，并且被配置用于执行用于测试该至少一个存储器的至少一个目标存储器单元的测试程序，该测试程序至少包括将测试数据写入目标存储器单元；以及诊断电路，用于响应于由该处理电路执行的处理操作来执行诊断程序以生成诊断数据；其中该mbist电路被配置用于控制将由该诊断电路生成的诊断数据写入到包括该至少一个存储器的至少一部分的暂时保留的存储器区域中的存储器单元的操作。

3、在包括上述两个专利的现有技术中，用户喜好数据推荐，公知的是采集用户检索词条进行推荐的，数据的处理是按照预先设置的程序、算法执行，所以无法根据数据需求以及数据状态进行灵活的自动进行算法的修改，从而现有技术中的数据处理方法是通过不断提高算法以及优化算力方向进行，但是算法的公式只有一种，比较硬板，所以数据的处理效率提高收益比较小。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种ai算法管理系统，用于解决上述问题。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种ai算法管理系统，包括：

4、数据获取模块，采集同一服务器续的所有用户获取数据的状态，并采集数据行为中的行为序列；

5、数据预处理模块，用于对获取的数据进行清洗、转换和标准化；

6、数据存储模块，用于对接收的数据进进行压缩，并进行压缩后的数据进行存储；

7、数据分析模块，用于对存储的数据进行统计、聚类和模式发现；

8、数据可视化模块，用于以图表、图形或报告形式展示分析结果。

9、作为优选的，根据所述行为序列，利用卡尔曼胶囊网络提取用户的数据需求兴趣表达包括：利用m组卡尔曼滤波器分别利用所述行为序列计算兴趣向量，得到m个兴趣向量，m为大于1的整数，利用每一卡尔曼滤波器计算兴趣向量包括：将所述行为序列中的每一个行为用向量表示，组成行为向量矩阵；利用权重矩阵w将所述行为向量矩阵从低层空间映射到高层空间；利用卡尔曼滤波器计算各个行为向量的权重；利用所述卡尔曼滤波器更新的权重，对多个所述行为向量加权求和，得到的结果作为兴趣向量。

10、作为优选的，所述数据获取模块包括：

11、数据源管理单元，用于管理不同数据源的接入和配置；

12、数据抓取单元，用于从数据源中采集并提取数据；

13、数据清洗单元，用于去除数据的冗余、重复和噪声。

14、作为优选的，所述数据预处理模块包括：

15、数据转换单元，用于将获取的数据转换为可处理的格式和结构；

16、数据标准化单元，用于将数据转化为统一的标准和单位；

17、数据校验单元，用于检查数据的完整性和准确性。

18、作为优选的，所述数据分析模块包括：

19、统计分析单元，通过计算相关系数来评估数据之间的关联程度，后对数据进行各类统计指标的计算和分析；

20、聚类分析单元，将分析给定的数据集划分为k个簇，使同一簇内的数据点相似度较高，不同簇之间相似度较低，进行聚类操作以发现数据的内在结构；

21、模式发现单元，基于对数据按照时间顺序进行建模和预测，探索数据的趋势和周期性，以挖掘数据中的潜在模式和规律。

22、作为优选的，所述数据可视化模块包括：

23、图表展示单元，用于生成各类图表以展示数据的分布和趋势；

24、图形展示单元，用于绘制各类图形以展示数据的关系和相似性；

25、报告生成单元，用于生成包含数据分析结果的报告。

26、作为优选的，所述数据获取模块还包括字节转化计算存储单元，其用于将数据转换为字节形式以进行存储和计算操作。

27、作为优选的，还包括区块链数据处理模块，包括：

28、数据加密单元，用于对数据进行加密以保护数据的安全性；

29、哈希算法单元，用于生成数据的哈希值以确保数据的完整性；

30、分布式存储单元，用于将数据按照分布式架构进行存储和备份；

31、智能合约单元，用于实现对数据访问和权限的控制。

32、在上述技术方案中，本发明提供的一种ai算法管理系统，具备以下有益效果：具备数据的获取、字节的转化计算存储和区块链数据处理通道设计的功能。系统通过数据获取模块从外部源获取数据，并通过字节转化模块将数据转化为字节形式，以提高数据的处理效率和存储容量。而转化后的字节数据会被传输到计算存储模块中进行后续处理。使得使用高效的算法和数据结构，以提高系统的运行效率。

技术特征：

1.一种ai算法管理系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种ai算法管理系统，其特征在于，根据所述行为序列，利用卡尔曼胶囊网络提取用户的数据需求兴趣表达包括：利用m组卡尔曼滤波器分别利用所述行为序列计算兴趣向量，得到m个兴趣向量，m为大于1的整数，利用每一卡尔曼滤波器计算兴趣向量包括：将所述行为序列中的每一个行为用向量表示，组成行为向量矩阵；利用权重矩阵w将所述行为向量矩阵从低层空间映射到高层空间；利用卡尔曼滤波器计算各个行为向量的权重；利用所述卡尔曼滤波器更新的权重，对多个所述行为向量加权求和，得到的结果作为兴趣向量。

3.根据权利要求1所述的一种ai算法管理系统，其特征在于，所述数据获取模块包括：

4.根据权利要求1所述的一种ai算法管理系统，其特征在于，所述数据预处理模块包括：

5.根据权利要求1所述的一种ai算法管理系统，其特征在于，所述数据分析模块包括：

6.根据权利要求1所述的一种ai算法管理系统，其特征在于，所述数据可视化模块包括：

7.根据权利要求1所述的一种ai算法管理系统，其特征在于，所述数据获取模块还包括字节转化计算存储单元，其用于将数据转换为字节形式以进行存储和计算操作。

8.根据权利要求1所述的一种ai算法管理系统，其特征在于，还包括区块链数据处理模块，包括：

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至8任一项所述ai算法管理系统的程序。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述ai算法管理系统的程序。

技术总结
本发明公开了一种AI算法管理系统，包括：数据获取模块，采集同一服务器续的所有用户获取数据的状态，并采集数据行为中的行为序列；数据预处理模块，用于对获取的数据进行清洗、转换和标准化；数据存储模块，用于对接收的数据进进行压缩，并进行压缩后的数据进行存储；数据分析模块，用于对存储的数据进行统计、聚类和模式发现；数据可视化模块，用于以图表、图形或报告形式展示分析结果。该发明提供的AI算法管理系统，通过数据获取模块从外部源获取数据，并通过字节转化模块将数据转化为字节形式，以提高数据的处理效率和存储容量，使得使用高效的算法和数据结构，以提高系统的运行效率。

技术研发人员：黄科,李琳
受保护的技术使用者：汇智睿晟（杭州）信息技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/5