[發(fā)明專利]一種基于資訊信息的判斷策略生成方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202211415733.2
• 申請日: 2022-11-11
• 公開（公告）號: CN115827821A
• 公開（公告）日: 2023-03-21
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 曹宗帥;黎佳佳;盧雪;郭云飛;梁栩誠
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳市今古科技有限公司
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F40/30
• 代理公司: 廣東靈頓知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44558
• 代理人: 陳丹萍

本發(fā)明涉及人工智能領(lǐng)域，公開了一種基于資訊信息的判斷策略生成方法及系統(tǒng)，用于提高判斷策略生成的準確率。所述方法包括：對歷史資訊信息進行特征信息提取，得到標準資訊信息；對標準資訊信息進行信息分類，得到第一分布信息和第二分布信息，并根據(jù)第一分布信息生成第一走勢數(shù)據(jù)模型，以及根據(jù)第二分布信息生成第二走勢數(shù)據(jù)模型；分別對第一走勢數(shù)據(jù)模型和第二走勢數(shù)據(jù)模型進行數(shù)據(jù)模型波動檢測，得到第一走勢波動數(shù)據(jù)和第二走勢波動數(shù)據(jù)，并根據(jù)第一走勢波動數(shù)據(jù)和第二走勢波動數(shù)據(jù)構(gòu)建目標波動向量；分別將目標波動向量輸入多個波動分析模型進行波動根因分析，生成目標分析結(jié)果；根據(jù)目標分析結(jié)果構(gòu)建下一資訊周期的目標判斷策略。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人工智能領(lǐng)域，尤其涉及一種基于資訊信息的判斷策略生成方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著人工智能技術(shù)的高速發(fā)展，帶動了各行各業(yè)的高速發(fā)展，資訊行業(yè)也越來越多地使用人工智能模型來進行智能分析，為資訊的判斷決策給出強化的數(shù)據(jù)科學(xué)支撐。

資訊信息有著強烈的時間性和周期性，其信息中包括很深的依賴性，這些特性使得預(yù)測和判斷趨勢走向成為可能，同時這也是目前資訊行業(yè)的預(yù)測熱點和難點?，F(xiàn)有方案通常是由人工經(jīng)驗進行資訊預(yù)測和分析，人工經(jīng)驗的準確率較低，而且預(yù)測難度較大。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供了一種基于資訊信息的判斷策略生成方法及系統(tǒng)，用于提高判斷策略生成的準確率。

本發(fā)明第一方面提供了一種基于資訊信息的判斷策略生成方法，所述基于資訊信息的判斷策略生成方法包括：獲取當(dāng)前資訊周期的歷史資訊信息，并對所述歷史資訊信息進行特征信息提取，得到標準資訊信息；對所述標準資訊信息進行信息分類，得到第一分布信息和第二分布信息，并根據(jù)所述第一分布信息生成第一走勢數(shù)據(jù)模型，以及根據(jù)所述第二分布信息生成第二走勢數(shù)據(jù)模型；分別對所述第一走勢數(shù)據(jù)模型和所述第二走勢數(shù)據(jù)模型進行數(shù)據(jù)模型波動檢測，得到第一走勢波動數(shù)據(jù)和第二走勢波動數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述第一走勢波動數(shù)據(jù)和第二走勢波動數(shù)據(jù)構(gòu)建目標波動向量；分別將所述目標波動向量輸入預(yù)置的多個波動分析模型進行波動根因分析，生成目標分析結(jié)果；根據(jù)所述目標分析結(jié)果構(gòu)建下一資訊周期對應(yīng)的目標判斷策略。

可選的，在本發(fā)明第一方面的第一種實現(xiàn)方式中，所述獲取當(dāng)前資訊周期的歷史資訊信息，并對所述歷史資訊信息進行特征信息提取，得到標準資訊信息，包括：接收終端發(fā)送的資訊信息解析請求，并根據(jù)所述資訊信息解析請求生成數(shù)據(jù)獲取地址；根據(jù)所述數(shù)據(jù)獲取地址從預(yù)置的資訊信息數(shù)據(jù)庫中查詢當(dāng)前資訊周期的歷史資訊信息；對所述歷史資訊信息進行信息差分，得到多個離散化信息；對所述多個離散化信息進行信息比對和特征篩選，得到標準資訊信息。

可選的，在本發(fā)明第一方面的第二種實現(xiàn)方式中，所述對所述標準資訊信息進行信息分類，得到第一分布信息和第二分布信息，并根據(jù)所述第一分布信息生成第一走勢數(shù)據(jù)模型，以及根據(jù)所述第二分布信息生成第二走勢數(shù)據(jù)模型，包括：構(gòu)建所述標準資訊信息對應(yīng)的第一分布類和第二分布類；根據(jù)所述第一分布類提取所述標準資訊信息對應(yīng)的第一分布信息，并根據(jù)所述第二分布類提取所述標準資訊信息對應(yīng)的第二分布信息；根據(jù)所述第一分布信息生成第一走勢數(shù)據(jù)模型，并根據(jù)所述第二分布信息生成第二走勢數(shù)據(jù)模型。

可選的，在本發(fā)明第一方面的第三種實現(xiàn)方式中，所述分別對所述第一走勢數(shù)據(jù)模型和所述第二走勢數(shù)據(jù)模型進行數(shù)據(jù)模型波動檢測，得到第一走勢波動數(shù)據(jù)和第二走勢波動數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述第一走勢波動數(shù)據(jù)和第二走勢波動數(shù)據(jù)構(gòu)建目標波動向量，包括：獲取所述第一走勢數(shù)據(jù)模型對應(yīng)的多個第一波段數(shù)據(jù)，以及獲取所述第二走勢數(shù)據(jù)模型對應(yīng)的多個第二波段數(shù)據(jù)；分別構(gòu)建每個第一波段數(shù)據(jù)對應(yīng)的第一波段函數(shù)，并根據(jù)每個第一波段數(shù)據(jù)對應(yīng)的第一波段函數(shù)計算第一走勢波動數(shù)據(jù)；分別構(gòu)建每個第二波段數(shù)據(jù)對應(yīng)的第二波段函數(shù)，并根據(jù)每個第一波段數(shù)據(jù)對應(yīng)的第二波段函數(shù)計算第二走勢波動數(shù)據(jù)；對所述第一走勢波動數(shù)據(jù)進行向量轉(zhuǎn)換，得到第一波動向量，并對所述第二走勢波動數(shù)據(jù)進行向量轉(zhuǎn)換，得到第二波動向量；對所述第一波動向量和所述第二波動向量進行向量融合，得到目標波動向量。