[發明專利]數據處理方法、電子設備及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202110343757.0
• 申請日: 2021-03-30
• 公開（公告）號: CN113011566A
• 公開（公告）日: 2021-06-22
• 發明（設計）人: 李浩
• 申請（專利權）人: 北京深演智能科技股份有限公司
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 王曉玲

本發明提供了一種數據處理方法、電子設備及計算機可讀存儲介質。該數據處理方法接收對顯示界面上數據處理控件的第一操作；響應第一操作，對輸入至神經網絡模型的數據進行處理，得到處理后的結果數據；接收對顯示界面上特征處理控件的第二操作；響應第二操作，計算結果數據的特征值，得到特征值結果；輸出特征值結果。上述方法為現有的人工智能算法計算平臺提供了一種穩定、可靠的人工智能算法計算和模型管理平臺的技術方案，該計算方案能夠對于輸入源數據、計算過程和輸出形式進行界面友好、高效的配置和管理，能夠最大程度提升現有系統用戶的工作效率。

技術領域

本發明涉及特征值計算領域，具體而言，涉及一種數據處理方法、電子設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

現有技術中幫助工程師進行建立人工智能模型、保管模型、訓練模型和使用模型進行預測服務的人工智能算法計算平臺依賴于上游客戶數據管理系統的輸入。上游客戶數據管理系統所輸入的數據是分散于多個維度和多個數據源的，且零碎而缺少統計信息，從而無法保證計算平臺的正常、穩定運行，以及保證訓練模型和使用模型進行預測服務的精確性。

為了保證計算平臺的正常、穩定運行，以及保證訓練模型和使用模型進行預測服務的精確性，現有的人工智能算法計算和模型管理平臺亟需一種的輸入源數據及特征值計算的方案，或者說現在缺少一個對于輸入數據源、計算過程和輸出形式進行界面友好、高可用高效的配置和管理系統。

發明內容

本發明的主要目的在于提供一種數據處理方法、電子設備及計算機可讀存儲介質，以解決現有技術中無法保證人工智能算法計算平臺的正常、穩定運行，以及保證訓練模型和使用模型進行預測服務的精確性的問題。

為了實現上述目的，根據本發明的一個方面，提供了一種數據處理方法，接收對顯示界面上數據處理控件的第一操作；響應第一操作，對輸入至神經網絡模型的數據進行處理，得到處理后的結果數據；接收對顯示界面上特征處理控件的第二操作；響應第二操作，計算結果數據的特征值，得到特征值結果；輸出特征值結果。

進一步地，響應第一操作，對輸入至神經網絡模型的數據進行處理，得到處理后的結果數據，包括：響應第一操作，顯示包括數據處理子控件的子控件界面，其中，處理子控件包括合并子控件；接收對合并子控件的第三操作；響應第三操作，對輸入至神經網絡模型的數據進行合并，得到合并后的數據。

進一步地，響應第三操作，對輸入至神經網絡模型的數據進行合并，得到合并后的數據，包括以下至少之一：響應第三操作，通過將在非本地存儲位置存儲的歷史數據遷移到本地存儲位置的方式，對數據進行合并，得到合并后的數據；響應第三操作，通過將在當前時刻之前輸入的歷史數據與當前時刻輸入的數據進行合并，得到合并后的數據；響應第三操作，將不同維度的數據進行合并，得到合并后的數據；響應第三操作，將不同格式的數據進行合并，得到合并后的數據；響應第三操作，將不同標識的數據進行合并，得到合并后的數據。

進一步地，響應第二操作，計算結果數據的特征值，得到特征值結果，包括：響應第二操作，獲取觸發特征值計算方式的配置信息，其中，配置信息通過顯示界面配置得到，特征值計算方式包括以下之一：接收到結果數據時執行特征計算的實時特征計算方式，在輸入指令所指示的時間跨度執行特征值計算的定時特征計算方式，其中，輸入指令通過顯示界面輸入；根據配置信息，觸發特征值計算方式，計算結果數據的特征值，得到特征值結果。

進一步地，在結果數據的特征值為多個的情況下，多個特征值計算之間是串行的。

進一步地，響應第二操作，計算結果數據的特征值，得到特征值結果，包括：響應第二操作，計算結果數據的中間值，得到中間值結果；對中間值結果進行特征值計算，得到特征值結果。

進一步地，輸出特征值結果，包括：在顯示界面選擇輸出控件，其中，不同的輸出控件對應不同的輸出方式，輸出方式包括以下之一：接口輸出的方式，文件導出的方式；依據選擇的輸出控件對應的輸出方式，輸出特征值結果。