[發明專利]管理應用的方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202010022943.X
• 申請日: 2020-01-09
• 公開（公告）號: CN111242317A
• 公開（公告）日: 2020-06-05
• 發明（設計）人: 黨曉婧;呂啟深;張欣;熊超
• 申請（專利權）人: 深圳供電局有限公司
• 主分類號: G06N20/00
• 分類號: G06N20/00;G06F21/45
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 王寧

本申請涉及一種管理應用的方法、裝置、計算機設備和存儲介質。方法包括：獲取攜帶用戶賬號的操作指令；當用戶賬號的操作權限達到預設權限等級時，接收通過用戶賬號上傳的應用數據樣本；將應用數據樣本輸入機器學習模型進行模型訓練，以調整機器學習模型的參數；根據調整參數后的機器學習模型構建對應的機器學習模型應用；獲取應用數據，并將應用數據輸入機器學習模型應用進行測試，得到機器學習模型應用的準確率；當準確率達到閾值時，發布機器學習模型應用。根據應用數據樣本訓練機器學習模型，并將訓練后的機器學習模型構建為機器學習模型應用，并進行發布，實現了對應用數據與機器學習模型應用的管理與共享。

技術領域

本申請涉及電力系統技術領域，特別是涉及一種管理應用的方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

隨著人工智能技術的發展，電力設備的巡檢及異常監控等管理工作運用了越來越多的智能化的機器學習模型應用。

傳統技術中，由于已經開發完成的機器學習模型應用無法得到共享和充分利用，導致大量機器學習模型應用被重復性開發，造成資源浪費。

發明內容

基于此，有必要針對機器學習模型應用無法得到共享和充分利用，導致大量機器學習模型應用被重復性開發，造成資源浪費的技術問題，提供一種管理應用的方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

一種管理應用的方法，所述方法包括：

獲取攜帶用戶賬號的操作指令；

當所述用戶賬號的操作權限達到預設權限等級時，接收通過所述用戶賬號上傳的應用數據樣本；

將所述應用數據樣本輸入機器學習模型進行模型訓練，以調整所述機器學習模型的參數；

根據調整參數后的所述機器學習模型構建對應的機器學習模型應用；

獲取應用數據，并將所述應用數據輸入所述機器學習模型應用進行測試，得到所述機器學習模型應用的準確率；

當所述準確率達到閾值時，發布所述機器學習模型應用。

在一個實施例中，所述方法還包括：

當所述用戶賬號的操作權限未達到預設權限等級時，接收通過所述用戶賬號向管理員賬號發出的權限獲取請求；獲取所述管理員賬號響應于所述權限獲取請求的權限分配操作指令；根據所述權限分配操作指令更新所述用戶賬號的操作權限。

在一個實施例中，所述接收通過所述用戶賬號上傳的應用數據樣本之后，所述方法還包括：

獲取各所述應用數據樣本的參數；根據所述參數對各所述應用數據樣本進行標注，得到標注數據；將所述應用數據樣本輸入機器學習模型進行模型訓練，輸出預測結果；計算所述預測結果與所述標注數據之間的差異；根據所述差異調整所述機器學習模型的參數。

在一個實施例中，所述將所述應用數據輸入所述機器學習模型應用進行測試，得到所述機器學習模型應用的準確率，包括：

通過所述機器學習模型應用對所述應用數據進行計算，得到計算結果；將所述計算結果與所述應用數據對應的參考結果進行對比；根據對比所得的結果得到所述機器學習模型應用的準確率。

在一個實施例中，所述當所述準確率達到閾值時，發布所述機器學習模型應用，包括：

當所述準確率達到閾值時，接收應用發布請求；向管理員賬號發送所述應用發布請求；獲取所述管理員賬號響應于所述應用發布請求的同意發布指令；根據所述同意發布指令，生成所述機器學習模型應用的描述信息；將所述機器學習模型應用和對應的描述信息發布至應用管理平臺。

在一個實施例中，所述方法還包括：