[發(fā)明專利]一種圖形化編程應(yīng)用平臺

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202310221528.0
• 申請日: 2023-03-09
• 公開（公告）號: CN116225413A
• 公開（公告）日: 2023-06-06
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 黃建龍
• 申請（專利權(quán)）人: 湖南建安鑫信息科技有限公司
• 主分類號: G06F8/34
• 分類號: G06F8/34;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/126
• 代理公司: 長沙軒榮專利代理有限公司 43235
• 代理人: 董崇東

本申請適用于深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種圖形化編程應(yīng)用平臺，其中，模型展示模塊圖形化顯示數(shù)據(jù)處理模型的功能；模型選擇模塊獲取用戶輸入的第一指令對應(yīng)的數(shù)據(jù)處理模型；模型構(gòu)建模塊根據(jù)圖形化第二指令對應(yīng)的數(shù)據(jù)處理模型的組件，并根據(jù)第三指令，對組件進(jìn)行組合和對設(shè)置組件的接口參數(shù)；模型加載模塊將數(shù)據(jù)處理模型加載到模型訓(xùn)練模塊中；模型訓(xùn)練模塊根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)處理模型進(jìn)行；模型優(yōu)化模塊根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索算法，對組件的接口參數(shù)進(jìn)行更新，得到最終成果模型；模型預(yù)測模塊利用最終成果模型對待測數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。本申請能夠提高基于圖形化編程的數(shù)據(jù)預(yù)測方法的準(zhǔn)確度。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請屬于深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種圖形化編程應(yīng)用平臺。

背景技術(shù)

對于數(shù)據(jù)處理，一般來說，數(shù)據(jù)處理(DataProcessing)是對數(shù)據(jù)的采集、存儲、查找、加工、變換和傳輸。根據(jù)處理設(shè)備的結(jié)構(gòu)方式、工作方式，以及數(shù)據(jù)的時間空間分布方式的不同，數(shù)據(jù)處理有不同的方式。不同的處理方式要求不同的處理工具。每種處理方式都有自己的特點，應(yīng)當(dāng)根據(jù)應(yīng)用問題的實際環(huán)境選擇合適的處理方式。

數(shù)據(jù)處理的基本目的是從大量的、可能是雜亂無章的、難以理解的數(shù)據(jù)中抽取并推導(dǎo)出對于某些特定的人們來說是有價值、有意義的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理是系統(tǒng)工程和自動控制的基本環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展及其應(yīng)用的廣度和深度，極大地影響了人類社會發(fā)展的進(jìn)程。現(xiàn)實生活中很多原始數(shù)據(jù)都是雜亂的、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，無法直接拿來使用，需要按照使用要求對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的處理，比如刪除無用數(shù)據(jù)、對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)重新排列組合、對不同的數(shù)據(jù)指定對應(yīng)標(biāo)簽、增強或減弱某些數(shù)據(jù)的特征，甚至從頭開始采集或生成一些需要的數(shù)據(jù)。

目前，深度學(xué)習(xí)為主的人工智能應(yīng)用被引入數(shù)據(jù)處理，在數(shù)據(jù)預(yù)測方面，由于其優(yōu)異的模型性質(zhì)得以迅速發(fā)展，但傳統(tǒng)的基于深度學(xué)習(xí)人工智能數(shù)據(jù)預(yù)測方法，往往需要依賴大量的、復(fù)雜的代碼，這對于剛接觸該領(lǐng)域的從業(yè)人員而言，無疑是學(xué)習(xí)成本巨大，門檻較高。而現(xiàn)有的，基于圖形化編程的數(shù)據(jù)預(yù)測平臺，雖然能夠讓用戶避免構(gòu)建大量的代碼，但準(zhǔn)確性不高。

發(fā)明內(nèi)容

本申請實施例提供了一種圖形化編程應(yīng)用平臺，可以解決目前基于圖形化編程的數(shù)據(jù)預(yù)測的準(zhǔn)確度不高的問題。

本申請實施例提供了一種圖形化編程應(yīng)用平臺，包括模型展示模塊、模型選擇模塊、模型構(gòu)建模塊、模型加載模塊、模型訓(xùn)練模塊、模型優(yōu)化模塊以及模型預(yù)測模塊；

模型展示模塊用于圖形化顯示預(yù)先訓(xùn)練的多個數(shù)據(jù)處理模型的功能；

模型選擇模塊用于根據(jù)用戶輸入的第一指令，從多個數(shù)據(jù)處理模型中獲取第一指令對應(yīng)的數(shù)據(jù)處理模型；

模型構(gòu)建模塊用于根據(jù)用戶輸入的第二指令，圖形化第二指令對應(yīng)的數(shù)據(jù)處理模型的組件，并根據(jù)用戶輸入的第三指令，對該數(shù)據(jù)處理模型的組件進(jìn)行組合并通過圖形化方法對組件的接口參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，得到新的數(shù)據(jù)處理模型；

模型加載模塊用于將第一指令對應(yīng)的數(shù)據(jù)處理模型加載到模型訓(xùn)練模塊中；或者，將新的數(shù)據(jù)處理模型加載到模型訓(xùn)練模塊中；

模型訓(xùn)練模塊用于根據(jù)預(yù)先獲取的歷史數(shù)據(jù)對自身的數(shù)據(jù)處理模型進(jìn)行訓(xùn)練，并圖形化顯示該數(shù)據(jù)處理模型訓(xùn)練過程中的預(yù)測精確度，得到訓(xùn)練成果模型；

模型優(yōu)化模塊用于根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索算法，通過圖形化方法對訓(xùn)練成果模型的組件的接口參數(shù)進(jìn)行更新，得到最終成果模型；

模型預(yù)測模塊用于根據(jù)最終成果模型對待測數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。

可選的，第二指令包括用戶選擇數(shù)據(jù)處理模型的組件以及用戶定義數(shù)據(jù)處理模型的組件的連接關(guān)系；

第三指令包括用戶設(shè)置數(shù)據(jù)處理模型的組件的接口參數(shù)；