[發明專利]一種智能計算方法

有效

• 申請號: 202010468761.5
• 申請日: 2020-05-28
• 公開（公告）號: CN111708818B
• 公開（公告）日: 2023-06-16
• 發明（設計）人: 王軍平
• 申請（專利權）人: 北京賽博云睿智能科技有限公司
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06F16/28
• 代理公司: 北京冠和權律師事務所 11399
• 代理人: 陳國軍

1.一種智能計算方法，其特征在于，包括以下步驟：

在預設數量個大數據中提取新知識，生成可視化交互模型庫；

對所述可視化交互模型庫中的模型進行分類和統計，統計出多個模型；

在獲取到當前計算數據時，根據所述當前計算數據在所述多個模型中選擇目標模型；

利用所述目標模型與預設算法對所述當前計算數據進行計算，輸出計算結果；

所述在預設數量個大數據中提取新知識，生成可視化交互模型庫，包括：

獲取預設數量個所述大數據；

預設數量個所述大數據進行預處理，所述預處理包括：對所述大數據進行權值計算，矢量表示以及特征提取；

根據預設數量個所述大數據和每個所述大數據對應的特征確認每個大數據的對應的第一功能，確認出預設數量個第一功能；

將所述預設數量個第一功能按照相似度進行歸類，歸為n個種類；

預先建立多個原始模型；

根據n個種類的第一功能所對應的大數據對所述多個原始模型進行訓練，得到多個訓練后的模型；

根據所述多個訓練后的模型生成所述可視化交互模型庫；

所述對所述大數據進行權值計算，矢量表示以及特征提取中，特征提取根據如下方法處理：

A、根據下述公式計算所述大數據的度量誤差；

上述公式中，λ_i為所述大數據中第i個矢量數據的度量誤差，α_i為所述大數據中第i個矢量數據，β_k為第k個正交基向量，n為所述大數據中矢量數據的數目，m為正交基向量的數目，T為轉置符號；

B、根據下述公式獲得所述大數據的特征數據；

上述公式中，χ為所述大數據的特征數據集，P為基向量矩陣，P^TP＝E為約束條件，E為單位矩陣。

2.根據權利要求1所述智能計算方法，其特征在于，所述多個模型，包括：分析模型、數據降維模型、分類\邏輯回歸模型、時空表示、決策與推理模型、軌跡挖掘模型、聚類與相似性模型、主題推薦模型以及模型優化模型。

3.根據權利要求1所述智能計算方法，其特征在于，所述在獲取到當前計算數據時，根據所述當前計算數據在所述多個模型中選擇目標模型，包括：

接收到所述當前計算數據時，存儲所述當前計算數據；

對所述當前計算數據進行解析，解析出所述當前計算數據所需要的第二功能；

將所述第二功能輸入到所述可視化交互模型庫中進行匹配，輸出匹配結果；

根據所述匹配結果在多個訓練后的模型中選擇所述目標模型。

4.根據權利要求1所述智能計算方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取所述當前計算數據所需要的系統資源百分比；

在獲取到所需要的系統資源百分比之后，為所述當前計算數據申請系統資源；

在利用申請的系統資源將所述當前計算數據計算完畢后，將所述申請的系統資源進行還原；

當計算數據有多個時，對計算量不同的計算數據分配不同的資源調用度。

5.根據權利要求1所述智能計算方法，其特征在于，所述利用所述目標模型與預設算法對所述當前計算數據進行計算，輸出計算結果，包括：

將所述當前計算數據分配到與所述目標模型對應的主節點上；

將所述當前計算數據調度到所述主節點管理的多個工作子節點上進行計算；

所述方法還包括：

在所述多個工作子節點的計算過程中生成統計數據和指標；

監控所述統計數據和指標，生成監控報告；

當所述監控報告顯示異常時，發出報警提示。

6.根據權利要求1所述智能計算方法，其特征在于，所述方法還包括：

對所述計算結果進行處理，處理過程包括：將所述計算結果通過高階函數組成的復雜算法進行處理。

7.根據權利要求1所述智能計算方法，其特征在于，所述方法還包括：

根據所述當前計算數據在預設算法庫中檢索出所述當前計算數據所需要的預設算法；

當所述當前計算數據所需要的預設算法為多個時，在計算所述當前計算數據的過程中將多個所述預設算法進行組合；

所述方法還包括：

將DataFrame/DataSet作為數據集，根據所述數據集對所述當前計算數據進行數據類型配置；

當發現有最新的更新文件時，下載所述更新文件進行更新。